The development of lived experience-centered word clouds to support research uncertainty gathering in degenerative cervical myelopathy: results from an engagement process and protocol for their evaluation, via a nested randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: AO Spine REsearch objectives and Common Data Elements for Degenerative Cervical Myelopathy [RECODE-DCM] is a multi-stakeholder consensus process aiming to promote research efficiency in DCM. It aims to establish the top 10 research uncertainties, through a James Lind Alliance Priority Setting Partnership [PSP]. Through a consensus process, research questions are generated and ranked. The inclusion of people with cervical myelopathy [PwCM] is central to the process. We hypothesized that presenting PwCM experience through word cloud generation would stimulate other key stakeholders to generate research questions better aligned with PwCM needs. This protocol outlines our plans to evaluate this as a nested methodological study within our PSP. METHODS: An online poll asked PwCM to submit and vote on words associated with aspects of DCM. After review, a refined word list was re-polled for voting and word submission. Word clouds were generated and an implementation plan for AO Spine RECODE-DCM PSP surveys was subsequently developed. RESULTS: Seventy-nine terms were submitted after the first poll. Eighty-seven refined words were then re-polled (which added a further 39 words). Four word clouds were generated under the categories of diagnosis, management, long-term effects, and other. A 1:1 block randomization protocol to assess word cloud impact on the number and relevance of PSP research questions was generated. CONCLUSIONS: We have shown it is feasible to work with PwCM to generate a tool for the AO Spine RECODE-DCM nested methodological study. Once the survey stage is completed, we will be able to evaluate the impact of the word clouds. Further research will be needed to assess the value of any impact in terms of stimulating a more creative research agenda.
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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 | 0,050 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».