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Enregistrement W3121009546 · doi:10.1177/2374373520981484

Patient Involvement in Medical Education Research: Results From an International Survey of Medical Education Researchers

2021· article· en· W3121009546 sur OpenAlexaff
Katherine Moreau, Kaylee Eady, Sarah Heath

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient Experience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAssociation for the Study of Medical Education
Mots-clésFamily medicineMedicineRelevance (law)PsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are demands to involve patients in medical education research (MER). This study surveyed researchers to examine the extent and nature of patient involvement in MER. It obtained 283 completed surveys (response rate of 5%). Of the respondents, 153 (54.1%) indicated that they involve patients in MER. Of these respondents, 102 (66.7%) stated that patients are data sources in MER, 41 (26.8%) noted that patients are involved as advisors and/or reviewers, and/or 22 (14.4%) indicated that patients are involved as team members. These respondents reported that they involve patients to improve the relevance of their MER to patients (n = 99; 64.7%), connect MER to patient outcomes (n = 98; 64.1%), and improve the appropriateness of MER (n = 92; 60.1%). The 130 respondents who do not involve patients in MER do not involve them because they believe that their research topic(s) are irrelevant to patients (n = 68; 52.3%), they have limited resources for patient involvement (n = 40; 30.8%), and/or they do not know how to involve patients (n = 28; 21.5%). Researchers need to consider how they can conduct their MER with patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,506
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,090 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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