Public involvement in health research systems: a governance framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing interest in public involvement in health research has led to organisational and policy change. Additionally, an emerging body of policy-oriented scholarship has begun to identify the organisational and network arrangements that shape public involvement activity. Such developments suggest the need to clearly conceptualise and characterise public involvement in health research in terms of governance. METHODS: We drew on an established health research system framework to analyse governance functions related to public involvement, adapting scoping review methods to identify evidence from a corpus of journal papers and policy reports. We drew on the logics of aggregation and top down configuration, using a qualitative interpretive approach to combine and link findings from different studies into framework categories. RESULTS: We identified a total of 32 scholarly papers and 13 policy reports (n = 45 included papers) with relevance to governance for public involvement. Included papers were broadly consonant in identifying the need for activity to specify and support public involvement across all four governance functions of stewardship, financing, creating and sustaining resources, and research production and use. However, different visions for public involvement, and the activity required to implement it and achieve impact, were particularly evident with respect to the stewardship function, which seeks to set overall directions for research while addressing the potentially competing demands of a system's many constituents. CONCLUSIONS: A governance perspective has considerable value for public involvement in health research systems, supporting efforts to coordinate and institutionalise the burgeoning public involvement enterprise. Furthermore, it highlights challenges for what is, ultimately, a highly political intervention, suggesting that diverse publics must be both involved within health research systems and enrolled as governors of them.
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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 | 0,088 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».