What does it take to learn from patient and caregiver experiences to improve healthcare? Key considerations from patients, caregivers, and healthcare professionals at a Canadian hospital
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare systems face ongoing challenges in advancing patient experience – an integral component of care quality. Patients and caregivers can play a critical role in identifying ways to improve experience. However, organisations tend to only learn from their experiences using a narrow set of approaches – typically patient experience surveys and complaints data – instead of drawing from a variety of methods such as focus groups or staff rounding. While surveys can yield a large sample and general trends, they tend to only provide a snapshot of a person’s healthcare experiences, are insufficient in fully capturing feedback, and are less likely to be completed by people from equity-deserving groups. As a result, survey data alone do not typically reflect the experiences of communities served by healthcare organisations. In this paper, we share findings from a qualitative exploratory study where we asked twenty-three patient and caregiver partners and healthcare professionals (e.g., leaders and staff) at a Canadian hospital about strategies to learn from experiential data to improve healthcare. We interviewed participants from a large, urban, academically affiliated community hospital in southern Ontario, which serves one of the most diverse communities in Canada. Using thematic analysis, we identified five important conditions for optimal collection of patient experience data: the need for organisations to communicate a clear purpose, create psychological safety, continuously learn throughout the patient journey, collect community level data, and use multiple approaches to learn about experience. Adopting these conditions has the potential to widen the breadth of experience data collected by organisations, ensuring that no voices are excluded from shaping quality improvement initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,022 |
| Communication savante | 0,018 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».