MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2883692516 · doi:10.1186/s40900-018-0110-6

Moving patient-oriented research forward: thoughts from the next generation of knowledge translation researchers

2018· article· en· W2883692516 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDalhousie UniversityIzaak Walton Killam Health CentreCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésKnowledge translationTheme (computing)Medical educationTranslational researchHealth careBest practiceMedicinePsychologyKnowledge managementComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As knowledge translation trainee participants, we report on the discussions that took place during the 2017 Knowledge Translation Canada Summer Institute. The theme of the institute was patient-oriented research and patient engagement in research. Trying to move knowledge into health care practice can be difficult. Including patients and families as members of the research team can help to overcome some of these challenges by producing more relevant research designs and results. However, in the absence of guidelines and best practices, it can be difficult for trainees and researchers to effectively engage patients and families in designing and conducting research. We detail how trainees and early career researchers are currently engaging patients in their research, the strengths and challenges of engaging patients in research, and lessons learned. These discussions have helped us to identify important areas where future training and guidance is needed to support trainees as patient-oriented researchers. Background Moving knowledge into health care practice can present a number of challenges for researchers. Including patients and families as members of the research team can help to overcome some of these challenges by producing more relevant research designs and results. However, many trainees and researchers experience difficulty in engaging patients and families in research effectively. Main body We report on the discussions that took place at the 2017 Knowledge Translation (KT) Canada Summer Institute (KTCSI). The theme of the KTCSI was patient-oriented research and patient engagement in research. We provide an important viewpoint on how trainees and early career researchers are currently engaging patients in their research, the strengths and challenges of engaging patients in research, and lessons learned. As the target audience of the KTCSI, we provide our thoughts on what is needed to support trainees and researchers to more effectively engage patients and families in research. Conclusion While many of the participants at the KTCSI are conducting patient-oriented research, practical guidance, resources and tools are needed to ensure the effective engagement of patients in research. These discussions have helped us to identify how to move forward as patient-oriented researchers and where future work and support is needed to achieve effective engagement.

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.

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)0,025
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,866
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,299 · 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