Participation des patients à la gouvernance des GMF-U : une innovation organisationnelle au service des patients
Bibliographic record
Abstract
Contexte : L’engagement des patients dans les soins de santé et en gouvernance a fait l’objet de plusieurs études au cours de la dernière décennie, mais aucune ne s’est intéressée à leur engagement au niveau stratégique d’un Groupe de médecine de famille universitaire (GMF-U). En 2017, les gestionnaires du GMF-U de Verdun, situé à Montréal, au Canada, ont décidé de mettre en place une approche de co-construction avec des patients ressources au sein de leur comité de gouvernance, afin d’améliorer la qualité et la pertinence des soins et des services, de l’enseignement et de la recherche au sein de l’organisation. Objectifs : 1) Évaluer le rôle et l’influence des patients ressources sur la prise de décision au sein d’un comité de gestion dans un GMF-U ; 2) déterminer les facteurs favorables et les obstacles à l’engagement de patients ressources sur un comité de gestion dans un GMF-U ; 3) évaluer l’impact de cette innovation sur la promotion d’une culture de partenariat à travers l’organisation. Méthodes : À partir d’une étude de cas unique, à trois niveaux d’analyse, les données ont été collectées au niveau du 1) CIUSSS ; 2) comité de gouvernance du GMF-U ; 3) GMF-U. De juin 2017 à mai 2019, des données qualitatives ont été collectées via deux groupes de discussion de quatre et quatorze personnes, quatre entretiens semi-dirigés, des documents et un journal de bord. Des données quantitatives ont également été collectées à partir de questionnaires. Résultats : La mise en valeur du rôle des patients ressources, soit le partage de leur savoir expérientiel, repose sur une démarche d’engagement structurée qui inclut un processus de recrutement rigoureux, la formation et le coaching de l’ensemble des membres du comité et l’élaboration de modalités de travail qui répondent aux conditions de participation des patients. Un leadership aux multiples niveaux organisationnels est également essentiel afin de soutenir la culture de partenariat et la démarche de co-construction en gouvernance. Conclusion : Les résultats de cette étude illustrent les possibilités et les défis liés à la participation de patients au niveau de la gouvernance d’un GMF-U et permettront de guider d’autres GMF-U ou GMF intéressés en ce sens.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.055 | 0.068 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.015 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".