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Enregistrement W2060706716 · doi:10.1186/1472-6963-10-123

Recruitment of multiple stakeholders to health services research: Lessons from the front lines

2010· article· en· W2060706716 sur OpenAlexaffabout
Michelle E. Kho, Ellen Rawski, Julie Makarski, Melissa Brouwers

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensCancer Care OntarioMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationHealth services researchHealth administrationNursing researchHealth informaticsPublic relationsMedicineHealth policyGuidelineSample (material)Promotion (chess)Medical educationKnowledge managementNursingPublic healthBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,624
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,594
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6240,594
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0280,029
Communication savante0,0310,046
Science ouverte0,0180,045
Intégrité de la recherche0,0250,032
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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.

Tête enseignante Opus0,852
Tête enseignante GPT0,676
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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