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Enregistrement W4296836910 · doi:10.1177/16094069221124402

A Virtual, Multi-Session Workshop Model for Integrating Patient and Public Perspectives in Research Analysis and Interpretation

2022· article· en· W4296836910 sur OpenAlexaff
Nebojša Oravec, Annette Schultz, Brian Bjorklund, April Gregora, Caroline Monnin, Mudra G. Dave, Todd A. Duhamel, Rakesh C. Arora, Anna M. Chudyk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensSt. Boniface HospitalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholder engagementSession (web analytics)Public engagementInterpretation (philosophy)Inclusion (mineral)StakeholderKnowledge managementPsychologyComputer scienceData sciencePublic relationsWorld Wide WebPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance and value of engaging patients and the public as co-researchers (i.e., “patient engagement in research”) is becoming more evident, and guiding methods must be available for researchers conducting their work at different points along the engagement spectrum. This article provides a virtual workshop model for integrating patient and public stakeholder perspectives in data analysis and interpretation. The model is based upon a critical reflection on the methods that underlaid the consultation stage of our scoping review on patient and caregiver preferences for cardiac surgery. It involves four virtual workshop sessions held on separate days, each achieving the unique goals of (a) establishing participants’ technological literacy within the virtual platform, (b) obtaining responses to the research question, (c) introducing participant perspectives into research analysis and interpretation, and (d) prioritizing research findings or future research agendas. Further, a description of the considerations related to virtual engagement, including those pertaining to equity, diversity, and inclusion; features of the virtual platform; and roles for the research team are provided. This paper contributes toward a methodological toolkit for patient engagement in research, especially as an adjunct to research with otherwise minimal patient engagement. It also adds to the emerging literature on practical approaches to patient engagement in research as more engagement is occurring virtually.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,012
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0050,016
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,901
Tête enseignante GPT0,744
Écart entre enseignants0,157 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation · Qualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique · Méthodes

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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