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Enregistrement W3173195227 · doi:10.1186/s13643-021-01812-4

Incorporating and evaluating citizen engagement in health research: a scoping review protocol

2021· review· en· W3173195227 sur OpenAlexaff
Anmol Shahid, Brianna K. Rosgen, Karla D. Krewulak, Diane Lorenzetti, Nadine E. Foster, Bonnie G. Sept, Jeanna Parsons Leigh, Henry T. Stelfox, Kirsten M. Fiest

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensAlberta Health ServicesDalhousie UniversityLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFOPublic engagementMedicineCitizen sciencePublic relationsPopulation healthCommunity engagementPublic healthSocial mediaMEDLINEMedical educationPolitical scienceNursingWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Citizen engagement in research is an emerging practice that involves members of the general public in research processes such as priority setting, planning, decision-making, research conduct, implementation, evaluation, and dissemination. Engaging citizens in research, particularly health research, increases the relevance of study findings, minimizes waste by facilitating stewardship over resources, and builds public trust in the research. While several existing frameworks guide the application of citizen engagement principles to health research, it is unclear how citizen engagement can be utilized to maximize benefits and minimize risks and challenges in health research. To address the gaps in knowledge around citizen engagement in health research, we propose a scoping review to synthesize the state of knowledge on methods to incorporate and evaluate citizen engagement in research. A protocol is presented in this manuscript. METHODS: The methodology for our scoping review is guided by Arksey and O' Malley's framework for scoping reviews, and additional recommendations by Levac and colleagues. We will include peer-reviewed and gray literature that report on citizen engagement in health research (including biomedical, clinical, health systems and services, and social, cultural, environmental and population health) and report method(s) to conduct, measure, or evaluate citizen engagement. We will systematically search electronic databases (MEDLINE, EMBASE, CINAHL, JSTOR, PsycINFO, Scopus, and Science Direct) from inception onwards and search relevant organizations' websites for additional studies, frameworks, and reports on citizen engagement. Title and abstract and full-text citations will be screened independently and in duplicate. Data will be extracted independently and in duplicate, including document characteristics, citizen engagement definitions and goals, and outcomes of citizen engagement (e.g., barriers, facilitators). DISCUSSION: This review will synthesize the definitions, goals, methods, outcomes, and significance of citizen engagement in health research, as well as any potential barriers, facilitators, and challenges outlined in existing literature. The findings will provide an evidence-based foundation for developing new or improved guidance for citizen engagement in health research. Overall, we anticipate that our scoping review will be a preliminary step to meaningful engagement of citizens in research and strengthen the relationship between the scientific community and the public through transparency and collaboration. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: Open Science Framework https://osf.io/hzcbr .

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)0,451
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,450
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4510,450
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,959
Tête enseignante GPT0,785
Écart entre enseignants0,174 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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