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Enregistrement W3013860333 · doi:10.1136/archdischild-2019-318517

Guidance on development and operation of Young Persons’ Advisory Groups

2020· article· en· W3013860333 sur OpenAlexaff
Winnie Chan, Pravheen Thurairajah, Nancy J. Butcher, Cor Oosterwijk, Kim Wever, Irmgard Eichler, Charles A. Thompson, Anne Junker, Martin Offringa, Jennifer Preston

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRelevance (law)Medical educationKnowledge translationBest practiceAdvisory committeePublic involvementPublic relationsKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Engaging patients and the public as collaborators in research is increasingly recognised as important as such partnerships can help improve research relevance and acceptability. Young Persons' Advisory Groups (YPAGs) provide a forum for clinical researchers and triallists to engage with children and young people on issues relevant to the design, conduct and translation of paediatric clinical trials. Until fairly recently, there was very little information available to guide the successful development and operation of YPAGs. OBJECTIVE: To develop an evidence-based tool to guide clinical researchers and triallists in the establishment and operation of a YPAG. METHODS: An online needs assessment survey was conducted using SurveyMonkey with 60 known paediatric drug researchers to identify knowledge gaps around YPAG engagement, development and operation. Semistructured interviews with founders and coordinators of five well-established existing YPAGs and a review of the literature were performed to identify best-practice processes for starting up and operating YPAG. RESULTS: The majority of 12 survey respondents (20%) from 12 different centres indicated that while they felt YPAGs could benefit their research, guidance on how to develop and operate a YPAG was needed. Most preferred a web-based guidance tool. Ten core steps in starting up and operating a YPAG were identified and developed into an online YPAG guidance tool, now freely accessible for use by paediatric clinical researchers worldwide. Plans to evaluate the impact are in place. CONCLUSIONS: This novel tool, developed with an internationally based group of public involvement leads working across paediatric clinical research areas, provides harmonised guidance for researchers seeking to develop and operate YPAGs to help improve the quality and impact of paediatric clinical research studies.

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)0,173
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,293
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1730,293
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0070,013
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0170,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,051

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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