Towards an assessment for organizational participatory research health partnerships: A systematic mixed studies review with framework synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Within the health sciences, organizational participatory research (OPR) is defined as a blend of research and action, in which academic researchers partner with health organization members. OPR is based on a sound partnership between all stakeholders to improve organizational practices. However, little research on the evaluation of OPR health partnership exists. This systematic mixed studies review sought to produce a new theoretical model that structures the evaluation of the OPR processes and related outcomes of OPR health partnerships. Six bibliographic databases were searched together with grey literature sources for OPR health partnership evaluation questionnaires. Six questionnaires were included, from which a pool of 95 OPR health partnership evaluation items were derived. The included questionnaires were appraised for the quality of their origin, development and measurement properties. A framework synthesis was performed using an existing OPR framework by organizing questionnaire items in a matrix using a hybrid thematic analysis. This led to our proposed Organizational Participatory Research Evaluation Model (OPREM) that includes three axes, Trust, Collective Learning and Sustainability (with specific dimensions) and 95 items. This model provides information to help stakeholders comprehensively structure the evaluation of their partnerships and subsequent improvement; thus, potentially helping to improve health organization practices.
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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 | 0,290 | 0,354 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,050 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».