Patient and public engagement in research and health system decision making: A systematic review of evaluation tools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient and public engagement is growing, but evaluative efforts remain limited. Reviews looking at evaluation tools for patient engagement in individual decision making do exist, but no similar articles in research and health systems have been published. OBJECTIVE: Systematically review and appraise evaluation tools for patient and public engagement in research and health system decision making. METHODS: We searched literature published between January 1980 and February 2016. Electronic databases (Ovid MEDLINE, Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews, CINAHL and PsycINFO) were consulted, as well as grey literature obtained through Google, subject-matter experts, social media and engagement organization websites. Two independent reviewers appraised the evaluation tools based on 4 assessment criteria: scientific rigour, patient and public perspective, comprehensiveness and usability. RESULTS: In total, 10 663 unique references were identified, 27 were included. Most of these tools were developed in the last decade and were designed to support improvement of engagement activities. Only 11% of tools were explicitly based on a literature review, and just 7% were tested for reliability. Patients and members of the public were involved in designing 56% of the tools, mainly in the piloting stage, and 18.5% of tools were designed to report evaluation results to patients and the public. CONCLUSION: A growing number of evaluation tools are available to support patient and public engagement in research and health system decision making. However, the scientific rigour with which such evaluation tools are developed could be improved, as well as the level of patient and public engagement in their design and reporting.
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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 | 0,257 | 0,510 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».