Qualitative Exploration of Engaging Patients as Advisors in a Program of Evidence Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is an increasing expectation for research to involve patient stakeholders. Yet little guidance exists regarding patient-engaged research in evidence synthesis. Embedded in a learning health care system, the Veteran Affairs Evidence Synthesis Program (ESP) provides an ideal environment for exploring patient-engaged research in a program of evidence synthesis. OBJECTIVE: The objective of this study was to explore views, barriers, resources, and perceived values of engaging patient advisors in a national program of evidence synthesis research. METHODS: We conducted 10 qualitative interviews with ESP researchers and 2 focus groups with patient stakeholder informants. We queried for challenges to patient involvement, resources needed to overcome barriers, and perceived values of patient engagement. We analyzed qualitative data using applied thematic and matrix techniques. RESULTS: Patient stakeholders and researchers expressed positive views on the potential role for patient engagement in the Veteran Affairs ESP. Possible contributions included topic prioritization, translating findings for lay audiences, and identifying clinically important outcomes relevant to patients. There were numerous barriers to patient involvement, which were more commonly noted by ESP researchers than by patient stakeholders. Although informants were able to articulate multiple values, we found a lack of clarity around measurable outcomes of patient involvement in systematic reviews. CONCLUSIONS: The research community increasingly seeks patient input. There are many perceived and actual barriers to seeking robust patient engagement in systematic reviews. This study outlines emerging practices that other evidence synthesis programs should consider, such as the careful selection of stakeholders; codeveloped expectations and goals; and adequate training and appropriate resources to ensure meaningful engagement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».