Training and capacity development in patient-oriented research: Ontario SPOR SUPPORT Unit (OSSU) initiatives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, the Canadian Institutes of Health Research launched the Strategy for Patient-Oriented Research (SPOR) in 2011. The strategy defines 'patient-oriented research' as a continuum of research that engages patients as partners, focuses on patient priorities, and leads to improved patient outcomes. The overarching term 'patient' is inclusive of individuals with personal experience of a health issue as well as informal caregivers including family and friends. The vision for the strategy is improved patient experiences and outcomes through the integration of patient-oriented research findings into practice, policy, and health system improvement. Building capacity in patient-oriented research among all relevant stakeholders, namely patients, practitioners, organizational leaders, policymakers, researchers, and research funders is a core element of the strategy. MAIN BODY: The objective of this paper is to describe capacity building initiatives in patient-oriented research led by the Ontario SPOR SUPPORT Unit in Ontario, Canada over the period 2014-2020. CONCLUSION: The Ontario SPOR SUPPORT Unit Working Group in Training and Capacity Development has led numerous capacity building initiatives: developed a Capacity Building Compendium (accessed greater than 45,000 times); hosted Masterclasses that have trained hundreds of stakeholders (patients, practitioners, organizational leaders, policymakers, researchers, and trainees) in the conduct and use of patient-oriented research; funded the development of online curricula on patient-oriented research that have reached thousands of stakeholders; developed a patient engagement resource center that has been accessed by tens of thousands of stakeholders; identified core competencies for research teams and research environments to ensure authentic and meaningful patient partnerships in health research; and shared these resources and learnings with stakeholders across Canada, North America, and internationally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».