“Part of the Team”: Mapping the outcomes of training patients for new roles in health research and planning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: to find new ways to engage patients in a new interdisciplinary organization to support evidence-informed improvements in clinical outcomes across the health system. OBJECTIVE: Implement and test a new research method and training curriculum to build patient capacity for engagement in health through peer-to-peer research. DESIGN: Programme evaluation using Outcome Mapping and the grounded theory method. SETTING AND PARTICIPANTS: Twenty-one patients with various chronic conditions completed one year of training in adapted qualitative research methods, including an internship where they designed and conducted five peer-to-peer inquiries into a range of health experiences. MAIN OUTCOME MEASURES: Outcomes were continually monitored and evaluated using an Outcome Mapping framework, in combination with grounded theory analysis, based on data from focus groups, observation, documentation review and semi-structured interviews (21 patient researchers, 15 professional collaborators). RESULTS: Key stakeholders indicated the increased capacity of patients to engage in health-care research and planning, and the introduction and acceptance of new, collaborative roles for patients in health research. The uptake of new patient roles in health-care planning began to impact attitudes and practices. CONCLUSIONS: Patient researchers become "part of the team" through cultural and relationship changes that occur in two convergent directions: (i) building the capacity of patients to engage confidently in a dialogue with clinicians and decision makers, and (ii) increasing the readiness for patient engagement uptake within targeted organizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».