MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281758787 · doi:10.1186/s40900-022-00354-w

Recognizing patient partner contributions to health research: a mixed methods research protocol

2022· article· en· W4281758787 sur OpenAlexafffund
Grace Fox, Dean Fergusson, Stuart G. Nicholls, Maureen Smith, Dawn Stacey, Manoj M. Lalu

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Anesthesia Alternate Funds AssociationUniversity of OttawaOntario SPOR SUPPORT Unit
Mots-clésThematic analysisFinancial compensationCompensation (psychology)StakeholderPaymentPublic relationsQualitative propertyFinanceQualitative researchBusinessMedicineAccountingActuarial sciencePsychologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The overall aim of this program of research is to assess when/how patient partners are compensated financially for their contributions to health research. The research program consists of three studies to address the following questions: (1) What is the prevalence of reporting patient partner financial compensation? (2) What are researcher and institutional attitudes around patient partner financial compensation? (3) What are the current practices of patient partner financial compensation and what guidance exists to inform these practices? METHODS: In our first project, we will conduct a systematic review to assess the prevalence of reporting patient partner financial compensation and identify current financial compensation practices on an international scale. We will identify a cohort of published studies that have engaged patients as partners through a forward citation search of the Guidance for Reporting the Involvement of Patients and the Public (GRIPP I and II) checklists. We will extract details of financial compensation (type of financial compensation, amount, payment frequency etc.) and reported benefits, challenges, barriers and enablers to financially compensating patient partners. Quantitative data will be analyzed descriptively, and qualitative data will undergo thematic analysis. In our second project, we will conduct a cross-sectional survey of researchers who have engaged patient partners. We will also survey members of their affiliated institutions to gain further understanding of stakeholder experiences and attitudes with patient partner financial compensation. Survey responses will be analyzed by calculating prevalence. In our third project, we will conduct a scoping review to identify all published guidance and policy documents that guide patient partner financial compensation. Overton, the largest available online database of international policy documents, and the grey literature will be systematically searched. Data items will be extracted and presented descriptively. A comprehensive overview of guidance documents will be presented, which will represent a repository of resources that stakeholders can refer to when developing a financial compensation strategy. DISCUSSION: Our three studies will not only inform and assist patient partners and researchers by informing compensation strategies, but also support the inclusion of diverse perspectives. We will disseminate findings through traditional mediums (publications, conferences) as well as social media, non-technical summaries, and visual abstracts.

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 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)0,219
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2190,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0310,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0000,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,868
Tête enseignante GPT0,701
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Involvement and EngagementMême sujetMental Health and Patient InvolvementTravaux en français237 207