Moving patient-oriented research forward: thoughts from the next generation of knowledge translation researchers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,181 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,048 |
| Communication savante | 0,036 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,068 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».