Youth and family members make meaningful contributions to a randomized‐controlled trial: <scp>YouthCan IMPACT</scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are growing calls to engage service users in research about issues relevant to them. Youth and family members can make meaningful contributions to research projects, improving quality and relevance. However, more information is needed on the contributions that youth and family members can make to various study designs. OBJECTIVE: This paper describes the contributions that youth and family members have made to a multi-site pragmatic randomized-controlled trial, YouthCan IMPACT, and the way project-based engagement learnings accelerated change at the institutional level and beyond. RESULTS: Youth and family members were full members of the project team, including the project's core governance and working groups. They contributed to project leadership, as funding co-applicants and as equal members of the governance team. They were also engaged in study design. Youth defined the primary outcome measure and contributed to decisions on all secondary measures. The service pathway was co-designed with youth and family members; for example, they guided the inclusion of peer support and a family member intervention as core service components. Study implementation contributions included ensuring a youth- and family-friendly research process and training research staff on working with youth and family members. Knowledge translation activities have included youth and family members as co-presenters and manuscript co-authors. The learnings from this trial have been leveraged to expand youth and family engagement at the institution and beyond. CONCLUSIONS: Youth and family members make substantial contributions to complex research projects, including randomized-controlled trials, thereby improving project design, study implementation, associated interventions, and knowledge translation.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».