Awareness of and Attitudes Toward User Involvement in Research on Aging and Health: Protocol for a Quantitative Large-Scale Panel Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: User involvement is a requirement of most research funders. There is a growing body of literature exploring the benefits and challenges of user involvement in research, but such studies are scarce in the field of aging and health. Moreover, the majority of such research is qualitative, which limits the generalizability of results. The UserAge panel study will be instrumental in expanding knowledge that will benefit the quality and impact of user involvement in future research. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine the awareness and understanding of and attitudes toward user involvement in research among different categories of knowledge users and researchers over time. METHODS: A panel study will be implemented with 3 different categories of knowledge users (people aged 60 years and older, informal carers, and professionals in health care and architecture) and researchers in aging and health. A professional survey company will collect data from all samples in parallel. Potential participants will be asked to complete the survey via telephone or online, or participants can request a paper survey to be sent to them in the post. A draft set of questions on attitudes and behavioral patterns related to research utilization and user involvement in research was compiled based on existing literature and input from the research team. Using a participatory approach, we engaged a user forum, where 8 older people and 3 researchers jointly refined the survey for time/length to complete, terminology, readability, and context. Data collected via the internet or telephone will be automatically processed, and data collected on paper forms will be entered in machine-readable forms. The survey company will store all data and deliver the quality-controlled database to the university for further storage. Analyses of frequencies and measures of central tendency will be used for descriptive purposes. To compare groups, state-of-the art statistical analyses will be used. RESULTS: Data collection for the first study wave started in September 2019 and will be completed in spring 2020. Data will be ready for analysis following cleaning and quality control, which started during summer 2020 and will be completed autumn 2020. We anticipate the data collection for the second study wave to start in September 2021. CONCLUSIONS: This is the first quantitative large-scale panel study focusing on trends in attitudes toward, awareness of, and knowledge about user involvement in research on aging and health in Sweden. The results will generate new and important knowledge to advance the understanding of user needs and preferences as well as the relevance of user involvement in research on aging and health. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/17759.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,106 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,015 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».