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Enregistrement W2979327965 · doi:10.1186/s40900-019-0162-2

Engaging patients and the public in Health Research: experiences, perceptions and training needs among Manitoba health researchers

2019· article· en· W2979327965 sur OpenAlexaffabout
Leah K. Crockett, Carolyn Shimmin, Kristy Wittmeier, Kathryn M. Sibley

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of ManitobaHealth Sciences CentreGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthContext (archaeology)Public engagementNonprobability samplingPerceptionMedical educationPublic involvementPsychologyMedicineNursingPublic relationsPolitical scienceEnvironmental healthPopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The significance of patient and public engagement is increasingly recognized in health research, demonstrated by explicit requirements for patient and public engagement by funding agencies and journals. Such requirements have charged health researchers with leading patient and public engagement efforts, but evidence suggests that this practice is still evolving. Little research has explored the experiences and training needs of health researchers. This study aimed to establish a baseline understanding of the experiences, perceptions and training needs of health researchers in engaging patients and the public in health research in the context of Manitoba. Methods A cross-sectional 50-item questionnaire was distributed using a multi-phase purposive sampling strategy targeting health researchers in Manitoba, Canada. Data was summarized using frequencies, percentages and analyzed using chi-square testing. A local patient engagement advisory group was consulted at the interpretation stage of the study to obtain feedback and input on the findings and their implications. Results Responses from 53 health researchers were included. Most participants had engaged patients and the public in their own research ( n = 43, 81.1%). Those who had engaged reported having some ( n = 19, 44.2%), extensive ( n = 14, 32.6%) or a little ( n = 10, 23.3%) experience with this process. Most engaged at the levels of inform, consult or involve (81.3, 64.6 and 54.2% respectively), while fewer engaged at the collaborate (37.5%) or patient-directed levels (12.5%). Recruitment occurred using a number of approaches and engagement occurred at various phases of the research process, while main groups engaged were patients ( n = 38, 82.6%) and families/caregivers ( n = 25, 54.4%). Barriers to engaging patients and the public in health research included funding, time, compensation, logistics, recruitment, motivation at both the patient and researcher level, and skills of researchers to engage. Researchers reported an overwhelming need and interest for supports, funding and training to effectively engage patients and the public in health research. Consultation with the patient advisory group provided further insight on study findings and areas for future research. Conclusions Participating Manitoba health researchers engaged patients and the public in health research at multiple, but typically lower levels of involvement. Findings highlight the barriers to effective, authentic and meaningful patient and public engagement and support the need for targeted training, supports, funding and time for health researchers.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,007
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,777
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,240 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations59
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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