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Enregistrement W4289520958 · doi:10.1515/sjpain-2022-0019

Participatory research: a Priority Setting Partnership for chronic musculoskeletal pain in Denmark

2022· article· en· W4289520958 sur OpenAlexaff
Kristian Damgaard Lyng, Jesper Bie Larsen, Kathryn A. Birnie, Jennifer Stinson, Morten Hoegh, Þorvaldur Skúli Pálsson, Anne Estrup Olesen, Lars Arendt‐Nielsen, Lars Holger Ehlers, Kirsten Fonager, Martin Bach Jensen, Hanne Würtzen, Patricia A. Poulin, Gitte Handberg, Connie Ziegler, Lars B. Møller, Judi Olsen, Lotte Heise, Michael Skovdal Rathleff

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Pain · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDanske Fysioterapeuter
Mots-clésMedicineMusculoskeletal painGeneral partnershipPhysical therapyChronic painPhysical medicine and rehabilitationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Patient and stakeholder engagements in research have increasingly gained attention in healthcare and healthcare-related research. A common and rigorous approach to establish research priorities based on input from people and stakeholders is the James Lind Alliance Priority Setting Partnership (JLA-PSP). The aim of this study was to establish research priorities for chronic musculoskeletal (MSK) pain by engaging with people living with chronic MSK pain, relatives to people living with chronic MSK pain, healthcare professionals (HCP), and researchers working with chronic MSK pain. METHODS: This JLA-PSP included a nation-wide survey in Denmark, an interim prioritisation, and an online consensus building workshop. The information gained from this was the basis for developing the final list of specific research priorities within chronic MSK pain. RESULTS: In the initial survey, 1010 respondents (91% people living with chronic MSK pain/relatives, 9% HCPs/researchers) submitted 3121 potential questions. These were summarised into 19 main themes and 36 sub-themes. In the interim prioritisation exercise, 51% people living with pain/relatives and 49% HCPs/researchers reduced the list to 33 research questions prior to the final priority setting workshop. 23 participants attended the online workshop (12 people/relatives, 10 HCPs, and 1 researcher) who reached consensus for the most important research priorities after two rounds of discussion of each question. CONCLUSIONS: This study identified several specific research questions generated by people living with chronic MSK pain, relatives, HCPs, and researchers. The stakeholders proposed prioritization of the healthcare system's ability to support patients, focus on developing coherent pathways between sectors and education for both patients and HCP. These research questions can form the basis for future studies, funders, and be used to align research with end-users' priorities.

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)0,119
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1190,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,026
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,426
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,094 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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