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Enregistrement W3011838965 · doi:10.1111/hex.13040

Preparing for patient partnership: A scoping review of patient partner engagement and evaluation in research

2020· review· en· W3011838965 sur OpenAlexafffund
Marissa Bird, Carley Ouellette, Carly Whitmore, Lin Li, Kalpana Nair, Michael McGillion, Jennifer Yost, Laura Banfield, Elaine Campbell, Sandra Carroll

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésGeneral partnershipCINAHLPsycINFOInclusion (mineral)Patient participationMEDLINEData extractionQualitative researchMedicineMedical educationHealth careNursingPsychologyPsychological interventionPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Realizing patient partnership in research requires a shift from patient participation in ancillary roles to engagement as contributing members of research teams. While engaging patient partners is often discussed, impact is rarely measured. OBJECTIVE: Our primary aim was to conduct a scoping review of the impact of patient partnership on research outcomes. The secondary aim was to describe barriers and facilitators to realizing effective partnerships. SEARCH STRATEGY: A comprehensive bibliographic search was undertaken in EBSCO CINAHL, and Embase, MEDLINE and PsycINFO via Ovid. Reference lists of included articles were hand-searched. INCLUSION CRITERIA: Included studies were: (a) related to health care; (b) involved patients or proxies in the research process; and (c) reported results related to impact/evaluation of patient partnership on research outcomes. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Data were extracted from 14 studies meeting inclusion criteria using a narrative synthesis approach. MAIN RESULTS: Patient partners were involved in a range of research activities. Results highlight critical barriers and facilitators for researchers seeking to undertake patient partnerships to be aware of, such as power imbalances between patient partners and researchers, as well as valuing of patient partner roles. DISCUSSION: Addressing power dynamics in patient partner-researcher relationships and mitigating risks to patient partners through inclusive recruitment and training strategies may contribute towards effective engagement. Further guidance is needed to address evaluation strategies for patient partnerships across the continuum of patient partner involvement in research. CONCLUSIONS: Research teams can employ preparation strategies outlined in this review to support patient partnerships in their work.

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)0,180
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,365
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1800,365
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0350,036
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,800
Tête enseignante GPT0,665
Écart entre enseignants0,135 · 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'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

Citations333
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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