Partnering with patients in the production of evidence
Notice bibliographique
Résumé
Partnership with patients and carers in the production and implementation of evidence-based medicine (EBM) has long been highlighted as important and necessary.1 As outlined by David Sackett, the practice of EBM calls for the integration of external evidence and clinical expertise with the ‘patient's clinical state, predicament and preferences’ to determine if and whether it should be applied.2 This has led to the development of guidelines and principles around involving patients in the conduct, delivery, implementation and dissemination of evidence in healthcare.3 4 The past decade has witnessed a rapid increase in patient partnership in healthcare delivery.5 The 2017 EBM Manifesto identified patient partnership in the production of evidence as one of the key ways to develop more trustworthy evidence.6 Patients and carers are increasingly highlighted as having a key role in ensuring that new healthcare research is relevant, accessible and applicable to end users.7 Despite this increased awareness, there are still several challenges to support both researchers and patients to partner in the development of EBM. The EBMLive conferences (https://ebmlive.org/) have provided one platform to discuss some of these issues by bringing patients, researchers and clinicians together to tackle some of the uncertainty around how, when and where to involve patients in EBM. In this article, we describe some of the perceived challenges within patient and researcher partnerships in the production and implementation of evidence and highlight areas where future EBMLive conferences will explore. We also outline strategies on how researchers can better partner with, and support, patients to be involved in EBM. ### Why partner with patients? Patient partnership is morally necessary as patients are the individuals who are the most directly affected by the evidence generated. The ‘Nothing about us without us’ phrase is used by many patient groups calling for involvement in healthcare decisions. This …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».