Patient engagement in an online coaching intervention for parents of children with suspected developmental delays
Notice bibliographique
Résumé
Aim To evaluate patient engagement processes in the development of a new health coaching intervention for parents of children with suspected developmental delays. Method A cross‐sectional mixed‐method study design was used. Researchers ( n =18) and patient‐partners ( n =9) were surveyed using the Public and Patient Engagement Evaluation Tool (PPEET) in areas of: (1) communication/supports for participation; (2) sharing views/perspectives; (3) impacts/influence of engagement initiative; and (4) final thoughts/satisfaction. Descriptive statistics and an inductive thematic‐based approach were used to analyse the data. Results For both study groups, high agreement, with responses largely ranging between ‘agree’ to ‘strongly agree’, was noted on all four sections of the PPEET. Qualitative reports reflected that patient engagement was important, meaningful, and had a significant impact on the quality of the project and on the professional development of researchers in their understanding and use of patient‐oriented methodology. Patient‐partners noted challenges related to having realistic deadlines in providing feedback and a lack of a broader range of representation among members. Interpretation The benefits and challenges of applying patient‐oriented strategies to a multicentre trial were highlighted. These will be used to enhance our engagement processes. What this paper adds Researchers and patient‐partners reported successful and beneficial patient engagement. Enablers included members’ commitment, communication, partnership, and supports. Engagement barriers were mainly reported by patient‐partners rather than researchers. Barriers included communication issues, group homogeneity, and task management difficulties. Patient engagement enhanced the relevance and quality of the research project.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».