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Enregistrement W2941496369 · doi:10.1111/hex.12888

Frameworks for supporting patient and public involvement in research: Systematic review and co‐design pilot

2019· review· en· W2941496369 sur OpenAlexaboutno aff
Trisha Greenhalgh, Lisa Hinton, Teresa Finlay, Alastair Macfarlane, Nick Fahy, Ben Clyde, Alan Chant

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchOxford University Hospitals NHS Foundation TrustWellcome Trust
Mots-clésUsabilityFacilitatorComputer scienceSet (abstract data type)Systematic reviewGeneral partnershipInclusion (mineral)Data extractionData scienceKnowledge managementMEDLINEPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Numerous frameworks for supporting, evaluating and reporting patient and public involvement in research exist. The literature is diverse and theoretically heterogeneous. OBJECTIVES: To identify and synthesize published frameworks, consider whether and how these have been used, and apply design principles to improve usability. SEARCH STRATEGY: Keyword search of six databases; hand search of eight journals; ancestry and snowball search; requests to experts. INCLUSION CRITERIA: Published, systematic approaches (frameworks) designed to support, evaluate or report on patient or public involvement in health-related research. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Data were extracted on provenance; collaborators and sponsors; theoretical basis; lay input; intended user(s) and use(s); topics covered; examples of use; critiques; and updates. We used the Canadian Centre for Excellence on Partnerships with Patients and Public (CEPPP) evaluation tool and hermeneutic methodology to grade and synthesize the frameworks. In five co-design workshops, we tested evidence-based resources based on the review findings. RESULTS: Our final data set consisted of 65 frameworks, most of which scored highly on the CEPPP tool. They had different provenances, intended purposes, strengths and limitations. We grouped them into five categories: power-focused; priority-setting; study-focused; report-focused; and partnership-focused. Frameworks were used mainly by the groups who developed them. The empirical component of our study generated a structured format and evidence-based facilitator notes for a "build your own framework" co-design workshop. CONCLUSION: The plethora of frameworks combined with evidence of limited transferability suggests that a single, off-the-shelf framework may be less useful than a menu of evidence-based resources which stakeholders can use to co-design their own frameworks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,687
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,746
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6870,746
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,016
Bibliométrie0,0510,048
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0140,022
Science ouverte0,0090,018
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,809
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 114
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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