How to incorporate patient and public perspectives into the design and conduct of research
Notice bibliographique
Résumé
International government guidance recommends patient and public involvement (PPI) to improve the relevance and quality of research. PPI is defined as research being carried out 'with' or 'by' patients and members of the public rather than 'to', 'about' or 'for' them ( http://www.invo.org.uk/). Patient involvement is different from collecting data from patients as participants. Ethical considerations also differ. PPI is about patients actively contributing through discussion to decisions about research design, acceptability, relevance, conduct and governance from study conception to dissemination. Occasionally patients lead or do research. The research methods of PPI range from informal discussions to partnership research approaches such as action research, co-production and co-learning. This article discusses how researchers can involve patients when they are applying for research funding and considers some opportunities and pitfalls. It reviews research funder requirements, draws on the literature and our collective experiences as clinicians, patients, academics and members of UK funding panels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,761 | 0,761 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,093 |
| Communication savante | 0,062 | 0,087 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,039 |
| Intégrité de la recherche | 0,048 | 0,073 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,013 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».