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Enregistrement W2606403132 · doi:10.23889/ijpds.v1i1.177

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

2017· article· en· W2606403132 sur OpenAlexaffabout
Jacqueline Quail, Joelle Schaefer, Cory Neudorf, Maureen Anderson, Valerie McLeod, Tania Lafontaine, Judy Pelly, Marilyn Baetz, Margaret W. Baker, Gary Teare, Nazeem Muhajarine

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health AuthoritySaskatchewan Health Quality Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIvory towerPopulationMental healthPublic relationsHealth careAddictionPsychologyMedicineNursingMedical educationPolitical sciencePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0170,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,743
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,112 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
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