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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 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)0,276
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2760,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,014

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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

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