In Service of All: Co-Designing an Inclusive Person-Partnered Model of Care in the Canadian Forces Health Services
Notice bibliographique
Résumé
Since being formalized in the 1980s, the model of patient-partnered care has become somewhat of a gold-standard in healthcare. Many health organizations have been working to implement this model, including the health services branch of Canada’s military. The military’s implementation of this model has been challenged by several factors, including ongoing sexual misconduct allegations, systemic racism, and the COVID-19 pandemic, among others. \n \nThe goal of this research project was to explore how a patient-partnered care model can be transformed into a person-partnered care (PPC) model that is meaningfully inclusive, diverse, equitable, and accessible (IDEA). This project further aimed to figure out how such a model can be implemented within the health services branch of the Canadian military. \n \nTo this end, the authors used primary and secondary research methods to assess the current state and model of Canada’s military healthcare. Three Horizons, a participatory foresight technique, was then used to design an IDEA PPC care model, and to identify possible opportunities and challenges with the model’s implementation in the military’s health services branch. \n \nThe findings provide an initial model of IDEA PPC for the military’s health services branch. Further research – particularly in terms of engagement or participatory knowledge-building – is required to enhance the initial model concept so it can work in all the varying contexts of military healthcare. Resources will also need to be dedicated to both design the model and to its implementation.
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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 | 0,024 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».