Physician engagement: a concept analysis
Notice bibliographique
Résumé
Tyrone A Perreira,1,2 Laure Perrier,3 Melissa Prokopy,2 Lina Neves-Mera,2 D David Persaud41Dalla Lana School of Public Health, Institute of Health Policy, Management and Evaluation, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; 2Legal, Policy and Professional Issues, Ontario Hospital Association, Toronto, Ontario, Canada; 3University of Toronto Libraries, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; 4School of Health Administration at Dalhousie University, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, CanadaAbstract: The term “physician engagement” is used quite frequently, yet it remains poorly defined and measured. The aim of this study is to clarify the term “physician engagement.” This study used an eight step-method for conducting concept analyses created by Walker and Avant. MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched on February 14, 2019. No limitations were put on the searches with regard to year or language. Results identify that the term “physician engagement” is regular participation of physicians in (1) deciding how their work is done, (2) making suggestions for improvement, (3) goal setting, (4) planning, and (5) monitoring of their performance in activities targeted at the micro (patient), meso (organization), and/or macro (health system) levels. The antecedents of “physician engagement” include accountability, communication, incentives, interpersonal relations, and opportunity. The results include improved outcomes such as data quality, efficiency, innovation, job satisfaction, patient satisfaction, and performance. Defining physician engagement enables physicians and health care administrators to better appreciate and more accurately measure engagement and understand how to better engage physicians.Keywords: physician, medical, engagement, concept analysis
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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 | 0,078 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».