On crowns, caravans and windmills: Commentary on an essay by Turcotte P., et al.
Notice bibliographique
Résumé
Patient-oriented research (POR) is a trend that has emerged over several decades and is particularly prominent in Canada, the United States and the United Kingdom. It involves patient and other stakeholder participation in the planning, conduct and dissemination of biomedical and health services research and it can be seen as a form of public participation and engagement in activities that affect the lives and well-being of communities. Criticisms of POR revolve around its susceptibility to tokenistic treatment of patient participants and paternalistic dominance of the research agenda by professional researchers, academics and clinicians. This commentary addresses one such critique by situating the POR agenda within the challenges and dilemmas faced by the health-related research enterprise over the past 30 years. It will explore the interface between POR, community activism and community-based participatory research. The contextual importance of the COVID-19 pandemic experience is stressed. The commentary will particularly focus on the US-based Patient Centred Outcomes Research Institute, its origins within a movement to enhance emphasis on publicly funded comparative effectiveness research, and its more recent evolution in the direction of community empowerment in POR.
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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 | 0,018 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,050 | 0,066 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».