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Enregistrement W4323652916 · doi:10.1186/s40900-023-00418-5

Patient engagement in a national research network: barriers, facilitators, and impacts

2023· article· en· W4323652916 sur OpenAlexafffund
Miriam González, Tatiana Ogourtsova, Alix Zerbo, Corinne Lalonde, Amy Spurway, Frank Gavin, Keiko Shikako‐Thomas, Jonathan A. Weiss, Annette Majnemer

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensYork UniversityMcGill UniversityJewish Rehabilitation HospitalMcGill University Health CentreMAB-Mackay Rehabilitation CentreCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University Health CentreCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationMcGill University
Mots-clésContext (archaeology)PsychologySample (material)Qualitative researchPublic engagementMedical educationNursingMedicinePublic relationsSociologyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about patient engagement in the context of large teams or networks. Quantitative data from a larger sample of CHILD-BRIGHT Network members suggest that patient engagement was beneficial and meaningful. To extend our understanding of the barriers, facilitators, and impacts identified by patient-partners and researchers, we conducted this qualitative study. METHODS: Participants completed semi-structured interviews and were recruited from the CHILD-BRIGHT Research Network. A patient-oriented research (POR) approach informed by the SPOR Framework guided the study. The Guidance for Reporting Involvement of Patients and the Public (GRIPP2-SF) was used to report on involvement of patient-partners. The data were analyzed using a qualitative, content analysis approach. RESULTS: Twenty-five CHILD-BRIGHT Network members (48% patient-partners, 52% researchers) were interviewed on their engagement experiences in the Network's research projects and in network-wide activities. At the research project level, patient-partners and researchers reported similar barriers and facilitators to engagement. Barriers included communication challenges, factors specific to patient-partners, difficulty maintaining engagement over time, and difficulty achieving genuine collaboration. Facilitators included communication (e.g., open communication), factors specific to patient-partners (e.g., motivation), and factors such as respect and trust. At the Network level, patient-partners and researchers indicated that time constraints and asking too much of patient-partners were barriers to engagement. Both patient-partners and researchers indicated that communication (e.g., regular contacts) facilitated their engagement in the Network. Patient-partners also reported that researchers' characteristics (e.g., openness to feedback) and having a role within the Network facilitated their engagement. Researchers related that providing a variety of activities and establishing meaningful collaborations served as facilitators. In terms of impacts, study participants indicated that POR allowed for: (1) projects to be better aligned with patient-partners' priorities, (2) collaboration among researchers, patient-partners and families, (3) knowledge translation informed by patient-partner input, and (4) learning opportunities. CONCLUSION: Our findings provide evidence of the positive impacts of patient engagement and highlight factors that are important to consider in supporting engagement in large research teams or networks. Based on these findings and in collaboration with patient-partners, we have identified strategies for enhancing authentic engagement of patient-partners in these contexts.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
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 enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,605
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,052 · 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

Citations47
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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