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Enregistrement W2581151109 · doi:10.1080/09638288.2016.1276973

Client and family engagement in rehabilitation research: a framework for health care organizations

2017· article· en· W2581151109 sur OpenAlexafffundabout
James W. Anderson, Laura Williams, Amir Karmali, Lori Beesley, Nadia Tanel, Krissy A.R. Doyle‐Thomas, Gideon Sheps, Tom Chau

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesBloorview Research InstitutePatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésRehabilitationNursingHealth carePsychologyMedicinePhysical therapyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To describe the development and implementation of an organizational framework for client and family-centered research. METHOD: Case report. RESULTS: While patient-centered care is now well established, patient-centered research remains underdeveloped. This is particularly true at the organizational level (e.g., hospital based research institutes). In this paper we describe the development of an organizational framework for client and family centered research at Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital in Toronto, Canada. CONCLUSION: It is our hope that, by sharing our framework other research institutions can learn from our experience and develop their own research patient/client/family engagement programs. Implications for rehabilitation Family engagement in rehabilitation research •Rehabilitation research is crucial to the development and improvement of rehabilitative care. •The relevance, appropriateness, and accountability of research to patients, clients and families could be improved. •Engaging clients and families as partners in all aspects of the research process is one way to address this problem. •In this paper, we describe a framework for engaging clients and families in research at the organizational level.

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)0,213
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2130,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0290,093
Communication savante0,0280,022
Science ouverte0,0080,024
Intégrité de la recherche0,0130,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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