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Enregistrement W4299583686

Questioning patient engagement: research scientists’ perceptions of the challenges of patient engagement in a cardiovascular research network

2017· article· en· W4299583686 sur OpenAlexaboutno aff
Carroll SL, G Embuldeniya, J Abelson, M McGillion, A Berkesse, Healey JS

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyMedicineEngineering ethicsMedical educationEngineeringNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sandra L Carroll,1 Gayathri Embuldeniya,1 Julia Abelson,2 Michael McGillion,1 Alexandre Berkesse,3 Jeff S Healey4 1Faculty of Health Sciences, School of Nursing, McMaster University, Hamilton, ON, 2Faculty of Health Sciences, Health Research Methods, Evidence, and Impact, McMaster University, Hamilton, ON, 3Faculty of Medicine, University of Montreal, Montreal, QC, 4Faculty of Health Sciences, Department of Medicine, McMaster University, Hamilton, ON, Canada Background: Patient engagement in research is a dominant discourse in clinical research settings as it is seen as a move toward sustainable and equitable health care systems. In Canada, a key driver is the Strategy for Patient-Oriented Research of the Canadian Institutes of Health Research, which asserts that meaningful patient engagement can only be fostered when stakeholders understand its value. This study assessed researchers’ perceptions of the meaning and value of patient engagement in research within a Canadian cardiovascular research network. In doing so, the secondary aim was to inform the development of a structured patient engagement initiative by identifying potential challenges and related mitigation strategies.Methods: We employed a multi-method strategy involving electronic surveys and semi-structured telephone interviews with network research scientists across Canada. Interview data were analyzed using thematic and content analysis. Survey data were analyzed using descriptive statistics.Results: Thirty-eight electronic surveys (response rate =33%) and 16 interviews were completed with network members. Some participants were uncertain about the meaning and value of patient engagement. While voicing guarded support, four challenges relating to patient engagement were identified from the interviews: 1) identification of representative and appropriate patients, 2) uncertainty about the scope of patients’ roles given concerns about knowledge discrepancies, 3) a perceived lack of evidence of the impact of patient engagement, and 4) the need for education and culture change as a prerequisite for patient engagement. Research scientists were largely concerned that patients untrained in science and tasked with conveying an authentic patient experience and being a conduit for the voices of others might unsettle a traditional model of conducting research.Conclusion: Concerns about patient involvement in research were related to a lack of clarity about the meaning, process, and impact of involvement. This study highlights the need for education on the meaning of patient engagement, evidence of its impact, and guidance on practical aspects of implementation within this research community. Keywords: patient oriented research, health policy, medical culture, patient-centered care, stroke

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 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)0,176
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,229
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1760,229
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0190,021
Communication savante0,0150,013
Science ouverte0,0040,021
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,809
Tête enseignante GPT0,691
Écart entre enseignants0,118 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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