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Enregistrement W3215397917 · doi:10.1186/s12961-021-00785-z

The value of hackathons in integrated knowledge translation (iKT) research: Waterlupus

2021· article· en· W3215397917 sur OpenAlexafffundabout
Francesca S. Cardwell, Susan J. Elliott, Ann E. Clarke

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchLupus Canada
Mots-clésKnowledge translationHealth services researchHealth careToolboxHealth administrationMedical educationKnowledge managementStakeholderMedicinePsychologyPublic healthPublic relationsNursingComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite a growing movement toward a knowledge-user-driven research process, our understanding of the generation, implementation and evaluation of specific approaches in the integrated knowledge translation (iKT) toolbox that aim to engage health and healthcare knowledge users is limited. Health hackathons offer an innovative approach with potential to generate direct and indirect health-related outcomes benefitting participants, knowledge users and the broader population. In May 2019, our research team hosted Waterlupus, a health hackathon to improve the economic lives of individuals with systemic lupus erythematosus (SLE) in Canada. Waterlupus was held with a multi-stakeholder group of 50 participants that included advocacy organization representatives, policy-makers, researchers, physicians, individuals with lived experience and students. While the hackathon generated viable solutions with the potential to positively impact the lives of individuals with SLE, understanding how participants perceived the hackathon as an iKT tool is critical in the planning and implementation of future iKT research. METHODS: Semi-structured in-depth telephone interviews were conducted with Waterlupus participants (n = 13) between August and November 2019 to (1) explore participant experiences of the hackathon; (2) investigate participant-identified hackathon outcomes; and (3) elicit recommendations for future iKT research using health hackathons. RESULTS: Participants provided feedback on the format and organization of Waterlupus, and identified direct and indirect outcomes to knowledge users, students and researchers beyond the innovations generated at the event. While the majority (n = 11) had never participated in a hackathon prior to Waterlupus, all 13 stated they would participate in future hackathons. Positive outcomes identified include connecting with students and other SLE stakeholders, the formation of professional and support networks, increased awareness of SLE, as well as the innovations generated. Participant recommendations for future health hackathons include the addition of stakeholders from industry or technology, and the need for clear and designated roles for stakeholders to ensure efficient use of resources. CONCLUSIONS: This work contributes to a limited literature regarding the use of health hackathons for social innovation, and offers knowledge-user suggestions relevant to the implementation of future iKT events, and hackathons specifically.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,440
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,056 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Qualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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