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Enregistrement W4292380978 · doi:10.1136/bmjopen-2022-063507

Scoping review of models and frameworks of patient engagement in health services research

2022· article· en· W4292380978 sur OpenAlexaff
Anna M. Chudyk, Tara C. Horrill, Celeste Waldman, Lisa Demczuk, Carolyn Shimmin, Roger E. Stoddard, Serena Hickes, Annette Schultz

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationUniversity of British ColumbiaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaHorizon Health NetworkUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOCINAHLGrey literatureMedicineMEDLINESystematic reviewSnowball samplingHealth services researchScopusMedical educationData scienceNursingPublic healthComputer sciencePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To count and describe the elements that overlap (ie, present in two or more) and diverge between models and frameworks of patient engagement in health services research. Our specific research question was 'what are the elements that underlie models and frameworks of patient engagement in health services research?' DESIGN: Scoping review. DATA SOURCES: On 6-7 July 2021, we searched six electronic databases (ie, CINAHL, Cochrane Database of Systematic Reviews, Joanna Briggs Institute Evidence Based Practice Database, MEDLINE, PsycINFO and Scopus) and Google Scholar for published literature, and ProQuest Dissertations & Theses, Conference Proceedings Citation Index, Google, and key agencies' websites for unpublished (ie, grey) literature, with no date restrictions. These searches were supplemented by snowball sampling. ELIGIBILITY CRITERIA: We included published and unpublished literature that presented (a) models or frameworks (b) of patient engagement (c) in health services research. We excluded articles unavailable as full text or not written in English. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two independent reviewers extracted data from included articles using an a priori developed standardised form. Data were synthesised using both quantitative (ie, counts) and qualitative (ie, mapping) analyses. RESULTS: We identified a total of 8069 articles and ultimately included 14 models and frameworks in the review. These models and frameworks were comprised of 18 overlapping and 57 diverging elements, that were organised into six conceptual categories (ie, principles, foundational components, contexts, actions, levels and outcomes) and spanned intrapersonal, interpersonal, process, environmental, and health systems and outcomes domains. CONCLUSIONS: There is little overlap between the elements that comprise existing models and frameworks of patient engagement in health services research. Those seeking to apply these models and frameworks should consider the 'fit' of each element, by conceptual category and domain, within the context of their study.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,653
Tête enseignante GPT0,643
Écart entre enseignants0,010 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
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

Citations66
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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