Successful Stepwise Development of Patient Research Partnership: 14 Years’ Experience of Actions and Consequences in Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing interest in making patient participation an integral component of medical research. However, practical guidance on optimizing this engagement in healthcare is scarce. Since 2002, patient involvement has been one of the key features of the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) international consensus effort. Based on a review of cumulative data from qualitative studies and internal surveys among OMERACT participants, we explored the potential benefits and challenges of involving patient research partners in conferences and working group activities. We supplemented our review with personal experiences and reflections regarding patient participation in the OMERACT process. We found that between 2002 and 2016, 67 patients have attended OMERACT conferences, of whom 28 had sustained involvement; many other patients contributed to OMERACT working groups. Their participation provided face validity to the OMERACT process and expanded the research agenda. Essential facilitators have been the financial commitment to guarantee sustainable involvement of patients at these conferences, procedures for recruitment, selection and support, and dedicated time allocated in the program for patient issues. Current challenges include the representativeness of the patient panel, risk of pseudo-professionalization, and disparity in patients' and researchers' perception of involvement. In conclusion, OMERACT has embedded long-term patient involvement in the consensus-building process on the measurement of core health outcomes. This integrative process continues to evolve iteratively. We believe that the practical points raised here can improve participatory research implementation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle