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Enregistrement W4313702397 · doi:10.1093/pch/pxac106

Priority topics for child and family health research in community-based paediatric health care according to caregivers and health care professionals

2023· article· en· W4313702397 sur OpenAlexafffundabout
Andrea Eaton, Michele P. Dyson, Rebecca Gokiert, Hasu Rajani, Marcus G. O’Neill, Tehseen Ladha, Mona Zhang, Catherine S. Birken, Jonathon L. Maguire, Geoff D.C. Ball

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaWomen and Children's Health Research InstituteFaculty of Graduate Studies and Research, University of AlbertaChildren's Health Research InstituteAlberta Health Services
Mots-clésGeneral partnershipMental healthAllianceScope (computer science)Health careNursingHealth professionalsMedical educationPsychologyPublic relationsMedicinePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patient-oriented research (POR) aligns research with stakeholders' priorities to improve health services and outcomes. Community-based health care settings offer an opportunity to engage stakeholders to determine the most important research topics to them. Our objectives were to identify unanswered questions that stakeholders had regarding any aspect of child and family health and prioritize their 'top 10' questions. Methods: We followed the James Lind Alliance (JLA) priority setting methodology in partnership with stakeholders from the Northeast Community Health Centre (NECHC; Edmonton, Canada). We partnered with stakeholders (five caregivers, five health care professionals [HCPs]) to create a steering committee. Stakeholders were surveyed in two rounds (n = 125 per survey) to gather and rank-order unanswered questions regarding child and family health. A final priority setting workshop was held to finalize the 'top 10' list. Results: Our initial survey generated 1,265 submissions from 100 caregivers and 25 HCPs. Out of scope submissions were removed and similar questions were combined to create a master list of questions (n = 389). Only unanswered questions advanced (n = 108) and were rank-ordered through a second survey by 100 caregivers and 25 HCPs. Stakeholders (n = 12) gathered for the final workshop to discuss and finalize the 'top 10' list. Priority questions included a range of topics, including mental health, screen time, COVID-19, and behaviour. Conclusion: Our stakeholders prioritized diverse questions within our 'top 10' list; questions regarding mental health were the most common. Future patient-oriented research at this site will be guided by priorities that were most important to caregivers and HCPs.

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)0,199
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,180
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1990,180
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0040,017
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,468
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,161 · 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
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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