Development of the Patient and Public Involvement Questionnaire (PPIQ) for Canadian Drug Funding Committees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is limited evidence evaluating the impact of patient and public involvement in setting priorities for healthcare, specifically drug funding recommendation committees. We describe the development phases of the Patient and Public Involvement Questionnaire (PPIQ). Methods The development of the PPIQ was informed by previous work, which established nine criteria to evaluate patient and public involvement. The PPIQ was developed with a multi-method, multi-phased approach: 1) item generation and refinement (item bank creation, user feedback sessions); 2) sensibility testing (using Feinstein’s criteria and structured interviews); and 3) pilot testing with drug funding committee’s in Canada. Results In phase one of development, a bank of 846 items were derived from key informant interviews and a literature review. Guided by the nine evaluation criteria, an initial draft of the PPIQ was created using the item bank. Two user feedback sessions (n=7) resulted in further revisions of the PPIQ. In phase two, participants (n=21) completed a sensibility questionnaire with a median score 6 out of 7 on 80% of items. Interview participants (n=14) articulated the PPIQ was clear and appropriate. In phase three, response rate for pilot testing the PPIQ was 25% (n=14) and the average time for participants to complete the PPIQ was 00:19:00 minutes (SD ± 13:46). Conclusions The methods used for the development of the PPIQ including qualitative interviews, literature review, user feedback, sensibility and pilot testing have resulted in a questionnaire that may be used with committees making drug funding recommendations in Canada.
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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 | 0,054 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».