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Enregistrement W4413358081 · doi:10.5334/ijic.nacic24012

Actioning integrated person-centred care: What does it take to learn from patient and caregiver experiences?

2025· article· en· W4413358081 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Cordeaux, Michelle Marcinow, Kerry Kuluski

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingIntegrated carePsychologyHealth careMedicineKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Globally, healthcare organisations are grappling with how to improve patient experience - a vital aspect of care quality. Patients and caregivers can play a critical role in identifying person-centred ways to improve experience. However, organisations tend to only learn from their experiences using a singular approach (e.g., patient experience surveys), do not consistently act on what they learn, or share back the actions they take. This prevents organisations from understanding - and learning from - contextual factors that shape experience; reinforces structural marginalization when members of equity-deserving groups are undersampled and therefore excluded from quality improvement initiatives; and erodes trust when patients/caregivers speak up but do not see improvements. Approach: Leveraging the expertise of patient and caregiver partners, healthcare leaders and staff, we present building blocks healthcare organisations can implement to learn from the experiences of patients and caregivers to action integrated person-centred care. We held interviews and focus groups with twenty-three patient and caregiver partners, healthcare leaders and staff at a hospital network in Mississauga, Ontario Canada to understand their perspectives on a patient experience data framework developed by our team in response to needs identified by community members and health system leaders. Codebook thematic analysis was used to develop themes. Results: In this presentation, we present six building blocks for effectively learning from the experiences of patients and caregivers to action integrated person-centred care. Organisations need to:(1) Think about experience holistically through the lens of patients and caregiversPatients and caregivers have healthcare experiences that span health systems. Experience data should be collected throughout the patient journey to provide a more fulsome picture of the drivers of experience.(2) Learn about experience through different ways. Data collection approaches need to be flexible and tailored to patient and caregiver preferences, abilities, and needs. Organisations can use data collected for other purposes to further identify gaps and needs.(3) Everyone has a role to playEveryone should feel supported to take action on experience within the scope of their work. Accountability measures can be leveraged so that improving experience is not overshadowed by other strategic priorities.(4) Engage community stakeholders to prioritise actionOpportunities to improve experience will likely far exceed the human, financial, and infrastructure resources available. Deciding how to prioritise action is not value-neutral - and needs to be decided thoughtfully in concert with community stakeholders.(5) Centre equity so that everyone experiences improveEquity is a cross-cutting theme. Each building block has the potential to promote equity or reinforce inequities, depending on how it is implemented.(6) Show how patient experience is improving. Showing how experiences are being mobilised is critical for building trust between organisations and the people who use their services. Transparency also allows for continuous learning within and across organisations. Implications:In this presentation we share early learnings from bringing this strategy to a large hospital in a Canadian region serving a diverse population. Next steps include studying applicability in other health settings as well as implementing, sustaining, and adapting the framework components in practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,023
Communication savante0,0170,021
Science ouverte0,0040,018
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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