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Enregistrement W2786483680 · doi:10.1186/s40900-018-0086-2

A method for co-creation of an evidence-based patient workbook to address alcohol use when quitting smoking in primary care: a case study

2018· article· en· W2786483680 sur OpenAlexafffundabout
Nadia Minian, Aliya Noormohamed, Laurie Zawertailo, Dolly Baliunas, Norman Giesbrecht, Bernard Le Foll, Jürgen Rehm, Andriy V. Samokhvalov, Peter Selby

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésWorkbookPrimary carePsychologyMedicineAlcoholPsychiatryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to describe a patient engagement event designed to create an educational workbook with smokers who drink alcohol at harmful levels. The goal was to create a workbook that combined scientific evidence with patients’ values, preferences, and needs. Fourteen adult smokers who drink alcohol were invited to the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) to take part in a four-hour event to help design the workbook with the CAMH research team. Participants provided their opinions and ideas to create an outline for the workbook, including activities, images, and titles. The workbook – called Self-Awareness – is currently being offered in a smoking cessation program in 221 primary care clinics across Ontario to help smokers quit or reduce their harmful alcohol use. The patient engagement event was a useful way to co-create educational materials that incorporate both scientific research and patient needs. Background Evidence-based medicine is the integration of best research evidence with clinical expertise and patient values. There are few methodologies on how to design evidence-based programs and resources to include patient values. The latter is an important aspect of patient-centered care, and is essential for patients to trust the recommendations and empower them as consumers to make informed choices. This manuscript describes a participatory research approach to design patient-facing educational materials that incorporate both evidence-based and community-sensitive principles. These materials are intended to support smokers to reduce or stop harmful alcohol consumption. Methods Adult smokers who report consuming alcohol were invited to a co-creation meeting at the Centre for Addiction and Mental Health’s Nicotine Dependence Service to guide the adaptation of evidence-based materials. The four-hour event consisted of individual reflections, group discussions, and consensus-building interactions. Detailed notes were taken and then incorporated into the material. Results Fourteen individuals participated in the event. The end product was a descriptive outline of an educational resource – entitled Self-Awareness – incorporating material from evidence-based workbooks and patient-driven features. Participants collaboratively selected the resource’s content, structure, and titles. Conclusions This model describes a participatory research method that emphasizes the value of the patient perspective; preliminary evidence finds this adaptation approach can increase the adoption of resources. The process described in this article could be replicated in other settings to co-create evidence-based resources, interventions, and programs that reflect the needs of the community. Trial registration ClinicalTrials.gov NCT03108144 . Retrospectively registered 11 April 2017.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,505
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,083 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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