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Record W3036237112 · doi:10.71781/1371

Étude des pratiques et des rôles de gestion favorisant l’engagement des patients dans les soins et l’amélioration de la qualité des services de santé

2019· dissertation· fr· W3036237112 on OpenAlexfundaboutno aff
Nathalie Clavel

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
KeywordsPolitical scienceHumanitiesMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : dans les pays de l’OCDE, la plupart des organisations de santé ont mis en place différentes approches afin d’accroître l’engagement des patients que ce soit au niveau des soins ou au niveau de l’amélioration de la qualité. Au Canada, la province du Québec se caractérise par un contexte particulièrement novateur en matière d’engagement des patients au sein des organisations de santé. Alors que les démarches d’engagement se sont généralisées dans bon nombre d’organisations, peu de connaissances existent sur leur mise en oeuvre dans différents contextes cliniques et organisationnels. La littérature sur l’engagement des patients identifie principalement les facteurs facilitants et entravants, sans comprendre les rôles et pratiques clés des gestionnaires à différents niveaux des organisations de santé. Objectif : l’objectif de la thèse est d’analyser les rôles et les pratiques des gestionnaires, à différents niveaux des organisations de santé, dans la mise en oeuvre de l’engagement des patients. Méthodologie : la thèse repose sur la réalisation d’études de cas multiples (articles 1 et 3) et d’une étude transversale (article 2), mobilisant des données qualitatives et quantitatives, qui ont donné lieu à trois articles. Dans les deux premières études, des données qualitatives (entrevues, groupes de discussion et documents) ont été utilisées afin d’explorer les rôles et les pratiques des gestionnaires pour favoriser l’engagement des patients dans les démarches d’amélioration de la qualité. La dernière recherche repose sur l’utilisation de méthodes mixtes (entrevues, groupes de discussions, documents et questionnaires) en vue d’explorer les pratiques de gestion visant à renforcer l’engagement des patients dans leurs soins. Au total, 74 entrevues ont été réalisées auprès de gestionnaires à différents niveaux de gestion (stratégique n=26, tactique n=28 et opérationnel n=20) et 11 groupes de discussion ont été effectués auprès de professionnels de la santé (n=7) et de patients en oncologie et en santé mentale (n=4). De plus, des questionnaires ont été administrés auprès de patients en santé mentale. Résultats : la thèse met en évidence six résultats principaux. 1-Les pratiques de gestion sont un levier important d’intégration de la perspective des patients dans les soins et les efforts d’amélioration de la qualité. 2-L’intégration de l’engagement des patients implique une coopération renforcée entre les gestionnaires à différents niveaux de gestion. 3-Le leadership des gestionnaires se situe à différents niveaux de gestion en fonction du niveau d’intégration des patients (organisationnel ou clinique). 4-Les pratiques des gestionnaires sont soutenues par un ensemble de facteurs contextuels propices à l’intégration de l’engagement des patients. 5- L’intégration de la participation des patients favorise l’émergence de nouvelles pratiques de gestion au sein des organisations de santé. Enfin, 6-La mise en oeuvre de l’engagement des patients crée des défis et des paradoxes auxquels les gestionnaires doivent répondre. Contribution scientifique : les résultats de la thèse contribuent au développement des connaissances dans le domaine de l’engagement des patients et ouvre la voie à un nouveau champ de recherche sur la gestion de l’engagement des patients.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.022
metaresearch head score (Gemma)0.044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.095
Threshold uncertainty score0.189

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0220.044
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.006
Scholarly communication0.0090.005
Open science0.0020.005
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.341
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2019
Admission routes2
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