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Enregistrement W3197334791 · doi:10.1136/bmjdrc-2021-002154

Using a community-based participatory research approach to meaningfully engage those with lived experience of diabetes and homelessness

2021· article· en· W3197334791 sur OpenAlexafffundabout
David J.T. Campbell, Rachel Campbell, Anna DiGiandomenico, Matthew Larsen, Marleane A. Davidson, Kerry McBrien, Gillian L. Booth, Stephen W. Hwang

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Diabetes Research & Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésPhotovoiceParticipatory action researchCommunity-based participatory researchAttendanceFocus groupMedical educationPublic relationsCitizen journalismCommitResearch designPhoto elicitationMedicineNursingPsychologySociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Participatory research is a study method that engages patient partners in research programs from study design through to completion. It has seldom been used in diabetes health services research. Our objectives were to describe the process and challenges of conducting a patient-engagement project and to highlight the experiences of patient participants and academic researchers. Research Design & Methods We recruited PWLEH and diabetes in Toronto, Canada to be patient partners. Group members were asked to commit to attending biweekly meetings. We undertook two major research projects: Concept mapping to choose a research focus; and photovoice to explore accessing healthy food while homeless. We used a convergent mixed methods design to evaluate their experience. Results A diverse group of 8 PWLEH had an average attendance of 82% over 21 meetings – despite this success, we encountered a number of challenges to conducting this research. Group members reported that participation improved their ability to be self-advocates in their diabetes care and provided them with tangible skills and social benefits. Group members stated that they valued being involved in all aspects of the research, in particular knowledge translation activities, including advocating for nutritious food at shelters; presenting to stakeholders; and meeting with policy makers. Conclusions The use of participatory patient engagement research methods enables academic researchers to support community members in pursuing research that is pertinent to them and which has a positive impact. In our study, group members contributed in meaningful ways and also valued the experience. What is already known about this subject? Patient oriented research is important to public health research as it helps with the development of relevant interventions and knowledge translation. Participatory research is a form of research that maximally involves patients in all phases of the research. Participatory research has rarely been used in research on diabetes and diabetes-related interventions. What are the new findings? Patient engagement is important for studies involving socially disadvantaged populations with diabetes. Community members involved in research contribute substantially to research projects but also find the experience to be enriching and valuable. How might these results change the focus of research or clinical practice? Those who conduct research with and develop programs to provide diabetes care, especially to socially disadvantaged populations, should involve community members through all phases of the process to ensure the intervention is maximally useful for patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0120,010
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,678
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,074 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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