Collaboration Between Researchers and Knowledge Users in Health Technology Assessment: A Qualitative Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Collaboration between researchers and knowledge users is increasingly promoted because it could enhance more evidence-based decision-making and practice. These complex relationships differ in form, in the particular goals they are trying to achieve, and in whom they bring together. Although much is understood about why partnerships form, relatively little is known about how collaboration works: how the collaborative process is shaped through the partners' interactions, especially in the field of health technology assessment (HTA)? This study aims at addressing this gap in the literature in the specific context of HTA. METHODS: We used a qualitative descriptive design for this exploratory study. Semi-structured interviews with three researchers and two decision-makers were conducted on the practices related to the collaboration. We also performed document analysis, observation of five team meetings, and informal discussion with the participants. We thematically analyzed data using the structuration theory and a collective impact framework. RESULTS: This study showed that three main contextual factors helped shape the collaboration between researchers and knowledge users: the use of concepts related to each field; the use of related expertise; and a lack of clearly defined roles in the project. Previous experiences with the topic of the research project and a partnership based on "a give and take" relationship emerged as factors of success of this collaboration. CONCLUSION: By shedding light on the structuration of the collaboration between researchers and knowledge users, our findings open the door to a poorly documented field in the area of HTA, and additional studies that build on these early observations are welcome.
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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 | 0,060 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».