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Enregistrement W4210720410 · doi:10.1007/s11606-022-07411-w

Factors to Consider During Identification and Invitation of Individuals in a Multi-stakeholder Research Partnership

2022· article· en· W4210720410 sur OpenAlexafffund
Roses Parker, E. Tomlinson, Thomas W. Concannon, Elie A. Akl, Jennifer Petkovic, Vivian Welch, Sally Crowe, Marisha E. Palm, Ana Marušić, Chinyere E. Ekanem, Imad Bou Akl, Michael Saginur, Lorenzo Moja, Tanja Kuchenmüller, Nevilene Slingers, Lígia Teixeira, Laura Dormer, Eddy Lang, Thurayya Arayssi, Regina Greer-Smith, Asma Ben Brahem, Marc T. Avey, Peter Tugwell

Notice bibliographique

RevueJournal of General Internal Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of CalgaryUniversity of OttawaMontfort HospitalBruyère
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCochrane South AfricaWorld Health Organization
Mots-clésMedicineGeneral partnershipIdentification (biology)StakeholderMEDLINEPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health research teams increasingly partner with stakeholders to produce research that is relevant, accessible, and widely used. Previous work has covered stakeholder group identification. OBJECTIVE: We aimed to develop factors for health research teams to consider during identification and invitation of individual representatives in a multi-stakeholder research partnership, with the aim of forming equitable and informed teams. DESIGN: Consensus development. PARTICIPANTS: We involved 16 stakeholders from the international Multi-Stakeholder Engagement (MuSE) Consortium, including patients and the public, providers, payers of health services/purchasers, policy makers, programme managers, peer review editors, and principal investigators. APPROACH: We engaged stakeholders in factor development and as co-authors of this manuscript. Using a modified Delphi approach, we gathered stakeholder views concerning a preliminary list of 18 factors. Over two feedback rounds, using qualitative and quantitative analysis, we concentrated these into ten factors. KEY RESULTS: We present seven highly desirable factors: 'expertise or experience', 'ability and willingness to represent the stakeholder group', 'inclusivity (equity, diversity and intersectionality)', 'communication skills', 'commitment and time capacity', 'financial and non-financial relationships and activities, and conflict of interest', 'training support and funding needs'. Additionally, three factors are desirable: 'influence', 'research relevant values', 'previous stakeholder engagement'. CONCLUSIONS: We present factors for research teams to consider during identification and invitation of individual representatives in a multi-stakeholder research partnership. Policy makers and guideline developers may benefit from considering the factors in stakeholder identification and invitation. Research funders may consider stipulating consideration of the factors in funding applications. We outline how these factors can be implemented and exemplify how their use has the potential to improve the quality and relevancy of health research.

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)0,233
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,229
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2330,229
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0150,011
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,785
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,201 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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