Patients, Public and Service Users are Experts by Experience: An Overview from Ophthalmology Research in Canada, UK and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
Discussion of the positive impact on research and mutual benefit that arises through genuine researcher and expert by experience collaboration has been noticeably absent from global sight loss and vision conferences. This article is co-authored by a parent advocate whose children have bilateral retinoblastoma, an eye health researcher and a practitioner in patient and public involvement in research who came together at the 2019 annual meeting of the Association for Research in Vision and Ophthalmology to share their first-hand experiences. The aim of this commentary is to highlight good practice and encourage colleagues to pursue steps towards a more engaged ophthalmology research landscape globally. Through living with conditions and/or engaging with health and social care services patients, public and service users become experts by experience. In Canada and the UK, the active involvement of experts by experience in ophthalmology research (as well as in other specialties) positively benefits all stages of the research cycle; improves the experience and outcomes for patients taking part in research; drives better engagement between researchers, the public and other key stakeholders; and benefits these expert’s own sense of wellbeing and achievement. At the moment, the extent to which experts by experience are active in ophthalmology research around the world is unclear, but likely to be minimal. To enable more research to benefit from the contribution of experts by experience, global efforts to improve the continuity and quality of reporting and evidence of impact are needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».