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Enregistrement W4318263851 · doi:10.1111/hex.13716

The dynamic nature of patient engagement within a Canadian patient‐oriented kidney health research network: Perspectives of researchers and patient partners

2023· article· en· W4318263851 sur OpenAlexafffundabout
Meghan J. Elliott, Tamara L. McCarron, Kara Schick‐Makaroff, Leah Getchell, Braden Manns, Nicolás Fernández

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCanadian Association of Nurses in OncologyUniversité de MontréalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchKidney Foundation of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésThematic analysisQualitative researchKnowledge managementSustainabilityValue (mathematics)PsychologyHealth carePublic relationsMedical educationNursingMedicineSociologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Canadians Seeking Solutions and Innovations to Overcome Chronic Kidney Disease (Can-SOLVE CKD) is a pan-Canadian health research network that engages patients as partners across 18 unique projects and core infrastructure. In this qualitative study, we explored how research teams integrated patient partners into network research activities to inform our patient engagement approach. METHODS: To capture a breadth of perspectives, this qualitative descriptive study purposively sampled researchers and patient partners across 18 network research teams. We conducted 4 focus groups (2 patients and 2 researchers; n = 26) and 28 individual telephone interviews (n = 12 patient partners; n = 16 researchers). Transcripts were coded in duplicate, and themes were developed through an inductive, thematic analysis approach. RESULTS: We included 24 patient partners and 24 researchers from 17 of the 18 projects and all core committees within the network. Overarching concepts relate participants' initial impressions and uncertainty about patient engagement to an evolving appreciation of its value, impact and sustainability. We identified four themes with subthemes that characterized the dynamic nature of patient engagement and how participants integrated patients across network initiatives: (1) Reinforcing a shared purpose (learning together, collective commitment, evolving attitudes); (2) Fostering a culture of responsive and innovative research (accessible supports, strengthened process and product); (3) Aligning priorities, goals and needs (amenability to patient involvement, mutually productive relationships, harmonizing expectations); (4) Building a path to sustainability (value creation, capacity building, sustaining knowledge use). CONCLUSIONS: Our findings demonstrate the dynamic and adaptive processes related to patient engagement within a national, patient-oriented kidney health research network. Optimization of support structures and capacity are key factors to promote sustainability of engagement processes within and beyond the network. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: This project was conceived in collaboration with a Can-SOLVE CKD patient partner (N. F.), with lived experience of kidney failure. He also co-designed the study's protocol, led focus groups and researcher interviews, and contributed to data analysis. L. G. has lived experience as a caregiver for a person with CKD and facilitated patient partner focus groups. The patient partners, both of whom are listed authors, provided important insights that shaped our interpretation and presentation of study findings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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