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Enregistrement W3160000770 · doi:10.1186/s40900-021-00272-3

Co-designing strategies to support patient partners during a scoping review and reflections on the process: a commentary

2021· review· en· W3160000770 sur OpenAlexaff
Tamara L. McCarron, Fiona Clement, Jananee Rasiah, Karen A. Moffat, Tracy Wasylak, Maria Santana

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensAlberta Health ServicesCanadian Patient Safety InstituteUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaSouth Health Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyProcess (computing)Patient experienceMedical educationMedicineNursingHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient partners can be described as individuals who assume roles as active members on research teams, indicative of individuals with greater involvement, increased sharing of power, and increased responsibility than traditionally described by patient participants who are primarily studied. A gap still remains in the understanding of how to engage patients. The objective of this commentary is to describe the involvement of four patient partners who worked with researchers during a scoping review. MAIN BODY: We describe approaches to meaningfully engage patient partners in conducting a scoping review. Patient partners were recruited through existing patient networks. Capacity development in the form of the training was provided to these four patient partners. Engagement strategies were co-designed with them to address potential barriers of involvement and acquiring the necessary skills for the successful completion of this scoping review. CONCLUSION: Involving patients partners early in the project established the foundational relationship so patient partners could contribute to their fullest. We witnessed the success of working alongside patient partners as members of the research team with a clear and mutually agreed upon purpose of the engagement in health research activities and how this seemed to contribute to an effective and rewarding experience for both researcher and patient partner.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,781
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,128 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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