Identifying superusers of health services with mental health and addiction problems: Putting the Canadian Institutes of Health Research Strategy for Patient Oriented Research into action
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT ObjectiveWe were funded by Canadian Institutes of Health Research Strategy for Patient Oriented Research (CIHR-SPOR) to use administrative data to identify people with mental health and/or addiction (MHA) problems, and determine characteristics that lead to them becoming a superuser of health services. The aim of the CIHR-SPOR is to ensure that research improves healthcare systems and practices. Their approach is to fundamentally change the ivory tower nature of research to make it more inclusive, user friendly, and timely. An essential component of the CIHR-SPOR is engaging patients as partners at all stages of the research. In this presentation we will describe the challenges, successes, and failures of engaging patients as part of the research team. ApproachIn Saskatchewan, Canada, we engaged with community programs to determine the ‘on-the-ground’ reality of people living with MHA problems. Our discussions revealed that First Nations and Métis People are highly overrepresented in the MHA patient population. For example, they comprise 15% of the Saskatchewan population yet 70% of patients receiving treatment at a local methadone clinic. For this reason, we are focusing our efforts on engaging with this specific patient population. ResultsWe encountered a number of barriers to finding patient advisors. First, patient advisors available through institutional programs are not representative of our target population, being more affluent, well-educated, and Caucasian. There are currently no formal avenues to identify and invite members of the target population to join the research team and so we are using personal connections and team building to identify patients advisors. Second, complicated institutional policies on reimbursement for patient advisors impede participation by low income individuals. Third, we are concerned the socioeconomic disparities common in this vulnerable population may impede their full and honest participation as a patient advisor. ConclusionsPatients and their family members are invaluable members of the research team. However, a power differential often exists between team members and patients due to socioeconomic differences, including race and education. Stigmatized health conditions such as MHA problems can exacerbate the feelings of a power differential. All of these things can prevent genuine involvement by patients. The most important step in successfully involving these untraditional team members is building trust through unconditional acceptance and respect for each individual’s lived experience. Building trust takes time and so patient engagement cannot be expected to follow a rigid schedule.
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 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 | 0,297 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,016 |
| Communication savante | 0,023 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».