Citizen and stakeholder led priority setting for long-term care research: identifying research priorities within the Translating Research in Elder Care (TREC) Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Translating Research in Elder Care (TREC) program is a longitudinal partnered program of research in Western Canada that aims to improve the quality of care and quality of life for residents and quality of worklife for staff in long-term care settings. This program of research includes researchers, citizens (persons living with dementia and caregivers of persons living in long-term care), and stakeholders (representatives from provincial and regional health authorities, owner-operators of long-term care homes). The aim of this paper is to describe how we used priority setting methods with citizens and stakeholders to identify ten priorities for research using the TREC data. METHODS: We adapted the James Lind Alliance Priority Setting Partnership method to ensure our citizens and stakeholders could identify priorities within the existing TREC data. We administered an online survey to our citizen and stakeholder partners. An in-person priority setting workshop was held in March 2019 in Alberta, Canada to establish consensus on ten research priorities. The in-person workshop used a nominal group technique and involved two rounds of small group prioritization and one final full group ranking. RESULTS: We received 72 online survey respondents and 19 persons (citizens, stakeholders) attended the in-person priority setting workshop. The workshop resulted in an unranked list of their ten research priorities for the TREC program. These priorities encompassed a range of non-clinical topics, including: influence of staffing (ratios, type of care provider) on residents and staff work life, influence of the work environment on resident outcomes, and the impact of quality improvement activities on residents and staff. CONCLUSIONS: This modified priority setting approach provided citizens and stakeholders with an opportunity to identify their own research priorities within the TREC program, without the external pressures of researchers. These priorities will inform the secondary analyses of the TREC data and the development of new projects. This modified priority setting may be a useful approach for research teams trying to engage their non-academic partners and to identify areas for future research.
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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 | 0,055 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».