APPLIED HEALTH SERVICES RESEARCH AS A FRAMEWORK FOR PATIENT-ORIENTED RESEARCH: A SUGGESTED FRAMEWORK FOR HEALTH CARE RESEARCHERS
Notice bibliographique
Résumé
Engaging the general population in the research process provides new visions that may lead to innovations and research that are relevant to patients. Many developed countries like Canada are working toward engaging the population in healthcare research to achieve outcomes pertaining to enhanced accountability, transparency, and population empowerment in research. For example, Canada created Canada's Strategy for Patient-Oriented Research (SPOR) (Canadian Institute of Health Research [CIHR], 2011) to empower the patient's role in health research and the healthcare system. However, there appears to be a gap in the literature because few studies or reports could be found on how applied health services research might be used as a framework for patient-oriented research. The aims of these authors in this paper are to (1) discuss how the applied health services research (AHSR) can be used as a framework for patient-oriented research (POR); and (2) describe salient challenges and potential outcomes that may result from implementing applied health research as a framework for patient-oriented research. This is a multidimensional framework for patient engagement using AHSR as a framework for POR as they have shared crossover research aspects between them. Conducting POR at different levels of AHSR reduces the gap between health research and practice, and empower patients to be responsible for their own health and health services (Gooberman-Hill et al., 2013). The multidisciplinary nature of AHSR and POR may face challenges related to research interests, patients, patient involvement, environmental/ organizational regulations and policies, and research culture.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».