Activities and impacts of patient engagement in CIHR SPOR funded research: a cross-sectional survey of academic researcher and patient partner experiences
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge about the specific engagement activities pursued and associated impacts of patient engagement in research in Canada remains nascent. This study aimed to describe engagement activities and perceived impacts of projects funded by the Strategy for Patient-Oriented Research (SPOR). METHODS: This was a cross-sectional online survey of academic researchers and patient partners engaging in projects funded through 13 SPOR funding calls (2014-2019). Patient engagement activities and impacts were measured using a self-developed survey. Thematic analysis was used to describe engagement activities and impacts. RESULTS: 66 of 511 academic researchers and 20 of 28 patient partners contacted completed the survey and were included in analyses. Respondents reported that patient partners were engaged in seven types of activities across the research cycle: (a) sharing experiences/giving advice, (b) identifying the research focus/methods, (c) developing/revising aspects of the project, (d) conducting research activities, (e) study participation, (f) presenting on behalf of the project, and (g) other grant development or knowledge translation activities. Engagement was associated with six different types of impacts related to knowledge, outputs, or directions being (a) created, (b) moulded, (c) confirmed, or (d) chosen/prioritized, (e) perceived success of the research, and (f) minimal/negative impacts on the research. CONCLUSIONS: This study presents information on different ways that patient partners were engaged in SPOR-funded research and the potential impacts of these activities. This knowledge base is imperative to the future of patient engagement in research, including the planning and evaluation of future studies that engage patients as active shapers of research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle