Engaging with patients in research on knowledge translation/implementation science methods: a self study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2017, the British Columbia (Canada) SUPPORT (SUpport for People and Patient-Oriented Research) Unit created six methods clusters to advance methodologies in patient and public oriented research (POR). The knowledge translation (KT)/implementation science methods cluster identified that although there was guidance about how to involve patients and public members in POR research generally, little was known about how best to involve patients and public members on teams specifically exploring POR KT/implementation science methodologies. The purpose of this self-study was to explore what it means to engage patients and the public in studies of POR methods through the reflections of members of five KT/implementation science teams. METHODS: Informed by a collaborative action research approach, this quality improvement self-study focused on reflection within four KT/implementation science research teams in 2020-2021. The self-study included two rounds of individual interviews with 18 members across four teams. Qualitative data were analyzed using a thematic analysis approach followed by a structured discussion of preliminary findings with the research teams. Subsequently, through two small group discussion sessions, the patients/public members from the teams refined the findings. RESULTS: Undertaking research on POR KT/implementation science methodologies typically requires teams to work with the uncertainty of exploratory and processual research approaches, make good matches between patients/public members and the team, work intentionally yet flexibly, and be attuned to the external context and its influences on the team. POR methodological research teams need to consider that patients/public members bring their life experiences and world views to the research project. They become researchers in their own right. Individual and team reflection allows teams to become aware of team needs, acknowledge team members' vulnerabilities, gain greater sensitivity, and enhance communication. CONCLUSIONS: The iterative self-study process provided research team members with opportunities for reflection and new understanding. Working with patients/public team members as co-researchers opens up new ways of understanding important aspects of research methodologies, which may influence future KT/implementation science research approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,086 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».