Recruitment of multiple stakeholders to health services research: Lessons from the front lines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-administered surveys are an essential methodological tool for health services and knowledge translation research, and engaging end-users of the research is critical. However, few documented accounts of the efforts invested in recruitment of multiple different stakeholders to one health services research study exist. Here, we highlight the challenges of recruiting key stakeholders (policy-makers, clinicians, guideline developers) to a Canadian Institutes of Health Research (CIHR) funded health services research (HSR) study aimed to develop an updated and refined version of a guideline appraisal tool, the AGREE. METHODS: Using evidence-based methods of recruitment, our goal was to recruit 192 individuals: 80 international guideline developers, 80 Canadian clinicians and 32 Canadian policy/decision-makers. We calculated the participation rate and the recruitment efficiency. RESULTS: We mailed 873 invitation letters. Of 838 approached, our participation rate was 29%(240) and recruitment efficiency, 19%(156). One policy-maker manager did not allow policy staff to participate in the study. CONCLUSIONS: Based on the results from this study, we suggest that future studies aiming to engage similar stakeholders in HSR over sample by at least 5 times to achieve their target sample size and allow for participant withdrawals. We need continued efforts to communicate the value of research between researchers and end-users of research (policy-makers, clinicians, and other researchers), integration of participatory research strategies, and promotion of the value of end-user involvement in research. Future research to understand methods of improving recruitment efficiency and engaging key stakeholders in HSR is warranted.
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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 | 0,624 | 0,594 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,029 |
| Communication savante | 0,031 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,045 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».