Long‐term views on chronic kidney disease research priorities among stakeholders engaged in a priority‐setting partnership: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients and stakeholders are increasingly engaging in health research to help address evidence-practice gaps and improve health-care delivery. We previously engaged patients, caregivers, health-care providers (HCPs) and policymakers in identifying priorities for chronic kidney disease (CKD) research. OBJECTIVE: We aimed to explore participants' views on the research priorities and prioritization process 2 years after the exercise took place. DESIGN: In this qualitative descriptive study, individual interviews were conducted and analysed using an inductive, thematic analysis approach. SETTING/PARTICIPANTS: Participants resided across Canada. We purposively sampled across stakeholder groups (CKD patients, caregivers, HCPs and policymakers) and types of engagement (wiki, workshop and/or steering committee) from the previous CKD priority-setting project. RESULTS: Across 23 interviews, participants discussed their research priorities over time, views on the prioritization process and perceived applicability of the priorities. Even though their individual priorities may have changed, participants remained in agreement overall with the previously identified priorities, and some perceived a distinction between patient and HCP priorities. They tended to balance individual priorities with their broader potential impact and viewed the prioritization process as systematic, collaborative and legitimate. However, participants acknowledged challenges to applying the priorities and emphasized the importance of communicating the project's outcomes upon its completion. CONCLUSION: Two years after engaging in CKD research prioritization, stakeholder participants remained in agreement with the previously identified priorities, which they felt reflected group deliberation and consensus. Rapport and communication were highlighted as key elements supporting effective engagement in research prioritization.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».