Systematic overviews of partnership principles and strategies identified from health research about spinal cord injury and related health conditions: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Scoping review. OBJECTIVE: To identify and provide systematic overviews of partnership principles and strategies identified from health research about spinal cord injury (SCI) and related health conditions. METHODS: Four health electronic databases (Medline, Embase, CINAHL, PsycINFO) were searched from inception to March 2019. We included articles that described, reflected, and/or evaluated one or more collaborative research activities in health research about SCI, stroke, multiple sclerosis, Parkinson's disease, amputation, cerebral palsy, spina bifida, amyotrophic lateral sclerosis, acquired brain injury, or wheelchair-users. Partnership principles (i.e. norms or values) and strategies (i.e. observable actions) were extracted and analyzed using directed qualitative content analysis. RESULTS: We included 39 articles about SCI (n = 13), stroke (n = 15), multiple sclerosis (n = 5), amputation (n = 2), cerebral palsy (n = 2), Parkinson's disease (n = 1), and wheelchair users (n = 1). We extracted 110 principles and synthesized them into 13 overarching principles. Principles related to building and maintaining relationships between researchers and research users were most frequently reported. We identified 32 strategies that could be applied at various phases of the research process and 26 strategies that were specific to a research phase (planning, conduct, or dissemination). CONCLUSION: We provided systematic overviews of principles and strategies for research partnerships. These could be used by researchers and research users who want to work in partnership to plan, conduct and/or disseminate their SCI research. The findings informed the development of the new SCI Integrated Knowledge Translation Guiding Principles (www.iktprinciples.com) and will support the implementation of these Principles within the SCI research system.
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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 | 0,057 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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; 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 ».