MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2794372865 · doi:10.1371/journal.pone.0193579

Patient and public engagement in priority setting: A systematic rapid review of the literature

2018· review· en· W2794372865 sur OpenAlexfundaboutno aff
Elizabeth Manafò, Lisa Petermann, Virginia Vandall‐Walker, Ping Mason-Lai

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésMEDLINEMedicineData scienceComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current research suggests that while patients are becoming more engaged across the health delivery spectrum, this involvement occurs most often at the pre-preparation stage to identify 'high-level' priorities in health ecosystem priority setting, and at the preparation phase for health research. OBJECTIVE: The purpose of this systematic rapid review of the literature is to describe the evidence that does exist in relation to patient and public engagement priority setting in both health ecosystem and health research. DATA SOURCES: HealthStar (via OVID); CINAHL; Proquest Databases; and Scholar's Portal. STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: i) published in English; ii) published within the timeframe of 2007-Current (10 years) unless the report/article was formative in synthesizing key considerations of patient engagement in health ecosystem and health research priority setting; iii) conducted in Canada, the US, Europe, UK, Australia/New Zealand, or Scandinavian countries. STUDY APPRAISAL AND SYNTHESIS: i) Is the research valid, sound, and applicable?; ii) what outcomes can we potentially expect if we implement the findings from this research?; iii) will the target population (i.e., health researchers and practitioners) be able to use this research?. A summary of findings from each of the respective processes was synthesized to highlight key information that would support decision-making for researchers when determining the best priority setting process to apply for their specific patient-oriented research. RESULTS: Seventy articles from the UK, US, Canada, Netherlands and Australia were selected for review. Results were organized into two tiers of public and patient engagement in prioritization: Tier 1-Deliberative and Tier 2-Consultative. Highly structured patient and public engagement planning activities include the James Lind Alliance Priority Setting Partnerships (UK), Dialogue Method (Netherlands), Global Evidence Mapping (Australia), and the Deep Inclusion Method/CHoosing All Together (US). LIMITATIONS: The critical study limitations include challenges in comprehensively identifying the patient engagement literature for review, bias in article selection due to the identified scope, missed information due to a more limited use of exhaustive search strategies (e.g., in-depth hand searching), and the heterogeneity of reported study findings. CONCLUSION: The four public and patient engagement priority setting processes identified were successful in setting priorities that are inclusive and objectively based, specific to the priorities of stakeholders engaged in the process. The processes were robust, strategic and aimed to promote equity in patient voices. Key limitations identified a lack of evaluation data on the success and extent in which patients were engaged. Issues pertaining to feasibility of stakeholder engagement, coordination, communication and limited resources were also considered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,210
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,210
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,009
Bibliométrie0,0450,039
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,387
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,037 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations296
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetMental Health and Patient InvolvementTravaux en français237 207