Barriers and Facilitators to the Recruitment and Engagement of Diverse Populations Into Patient and Family Advisory Councils: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Patient and family advisory councils (PFACs) serve as structured collaborative groups where patients and caregivers partner with healthcare professionals to shape policies, service delivery, and research. Despite guidelines emphasizing the need for diverse representation, PFACs often remain socio-demographically homogenous, excluding vulnerable populations from critical discussions that shape healthcare outcomes. This scoping review examines barriers and facilitators influencing the recruitment and engagement of diverse populations in PFACs. A systematic search identified studies focusing on recruitment and engagement barriers and facilitators targeting under-represented groups. Forty-three studies that met the inclusion criteria were included in the review. Findings reveal that while race/ethnicity, socioeconomic status, and age are commonly considered diversity factors, other key populations such as individuals with disabilities, migrants, and those with lived experiences of homelessness, are often overlooked. Facilitators that can improve reach to these vulnerable populations include culturally tailored outreach, relationship-building with community leaders, and reducing logistical barriers. This review provides actionable recommendations for improving diversity in PFACs, ensuring equitable patient engagement that reflects the full spectrum of healthcare experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».