Patient engagement in research; benefits, challenges, importance, and implications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Patient engagement (PE) and patient-oriented research have begun to reshape the thought process behind conducting research with the aim of maximizing the relevance of findings for patients. This study aimed to examine the perceived benefits, challenges, importance, and implications of patient engagement from the perspectives of sarcoma patient advisors and researchers. Methods This study utilized a mixed model design. Qualitative data was collected through two focus group discussions with sarcoma patients. Quantitative data was collected via a survey containing Likert scale questions completed by the Centre for Evidence-Based Orthopaedics Musculoskeletal Oncology research team at McMaster University. Results Results showed that patients value the opportunity to contribute to research and support future patients. Being a patient advisor also creates a sense of community and fosters support through building connections and communicating with other patients. Members of the research team noted that patient engagement is important for the study of patient relevant topics and provides insight into the improvement of patient care. However, an added challenge is the lack of current guidance surrounding the implementation of patient engagement. Conclusion These findings emphasize the potential value of patient engagement while also highlighting the need for further research into best practices for the implementation of patient engagement efforts. Overall, patient engagement is an essential area in need of further exploration to enhance future research and clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,163 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».