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Enregistrement W4294945977 · doi:10.1186/s40900-022-00384-4

Patient-identified priorities for successful partnerships in patient-oriented research

2022· letter· en· W4294945977 sur OpenAlexafffundabout
Maria Santana, D.’Arcy Duquette, Paul Fairie, Ingrid Nielssen, Sumedh Bele, Sadia Ahmed, Tiffany Barbosa, Sandra Zelinsky

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCanadian Patient Safety InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésMedical educationPublic relationsBest practiceMandateCommunity engagementPsychologyMedicineNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Albertans4HealthResearch, supported by the Alberta Strategy for Patient-Oriented Research Patient Engagement Team, hosted a virtual round table discussion to develop a list of considerations for successful partnerships in patient-oriented research. The group, which consists of active patient partners across the Canadian province of Alberta and some research staff engaged in patient-oriented research, considered advice for academic researchers on how to best partner with patients and community members on health research projects. The group identified four main themes, aligned with the national strategy for patient-oriented research (SPOR) patient engagement framework, highlighting important considerations for researchers from the patient perspective, providing practical ways to implement SPOR's key principles: inclusiveness, support, mutual respect, and co-building. This commentary considers the process behind this engagement exercise and offers advice directly from active patient research partners on how to fulfill the operational patient engagement mandate. Academic research teams can use this guidance when considering how to work together with patient partners and community members.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,684
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,151 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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