Evaluating Patient Experience in a Community Stroke Rehabilitation Program : Development of a Tool and Evaluation Plan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract TextBackground: The Southeastern Ontario(SEO) Community Stroke Rehabilitation Program (CSRP) began in 2009. While the program has seen a steady increase in referrals and visits, a consistent approach to the evaluation of patient experience is needed. Methods: A literature review and environmental scan was conducted to identify: 1) existing questionnaires/tools, 2) patient perspectives of essential elements of effective community rehabilitation; and 3) best practices for questionnaire implementation. Results were summarized into themes and used to evaluate content of existing tools. Findings and recommendations were presented to an advisory group of patients, caregivers and service providers. Results: Eight elements of patient experience were identified as essential including measurement of: 1) impact on patientu2019s knowledge; 2) impact on ability to perform daily activities; 3) transition from hospital to home; 4) speed of service delivery; 5) access to further rehabilitation within the community; 6) engagement of patient as active participant in their rehabilitation; 7) patientsu2019 self-rating of recovery; and 8) patient feeling prepared for discharge. These elements were mapped against the content of 3 existing tools and supplemental questions were created to address missing themes. Essential elements were confirmed by the advisory group; questions refined; and recommendations were made for pilot testing.Conclusion: This partnership between students, researchers, knowledge brokers (Stroke Network of SEO), clinicians, stroke survivors and caregivers has produced a practical, evidence-informed program evaluation strategy. Next Steps: A tool incorporating the 8 elements of patient experience and recommendations will be tested for implementation feasibility and final version incorporated into ongoing patient CSRP evaluation.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».