Patients as partners in health research: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of patient involvement in health research has evolved over the past decade. Despite efforts to engage patients as partners, the role is not well understood. We undertook this review to understand the engagement practices of patients who assume roles as partners in health research. METHODS: Using a recognized methodological approach, two academic databases (MEDLINE and EMBASE) and grey literature sources were searched. Findings were organized into one of the three higher levels of engagement, described by the Patient and Researcher Engagement framework developed by Manafo. We examined and quantified the supportive strategies used during involvement, used thematic analysis as described by Braun and Clarke and themed the purpose of engagement, and categorized the reported outcomes according to the CIHR Engagement Framework. RESULTS: Out of 6621 records, 119 sources were included in the review. Thematic analysis of the purpose of engagement revealed five themes: documenting and advancing PPI, relevance of research, co-building, capacity building and impact on research. Improved research design was the most common reported outcome and the most common role for patient partners was as members of the research team, and the most commonly used strategy to support involvement was by meetings. CONCLUSION: The evidence collected during this review advanced our understanding of the engagement of patients as research partners. As patient involvement becomes more mainstream, this knowledge will aid researchers and policy-makers in the development of approaches and tools to support engagement. PATIENT/USER INVOLVEMENT: Patients led and conducted the grey literature search, including the synthesis and interpretation of the findings.
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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 | 0,067 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».