Research evidence and implementation gaps in the engagement of people with lived experience in mental health and substance use research: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing recognition that engaging people with lived experience (PWLE) in mental health and substance use research improves the quality of the research in terms of relevance to the population and the feasibility of the work. Engagement also provides positive opportunities for research teams and the PWLE engaged. However, there are many gaps in the research on PWLE engagement. This scoping review synthesizes the gaps in the implementation of PWLE engagement and in the research on engagement as presented by research teams engaging PWLE in their work. METHOD: A systematic electronic database search was conducted in 2022 for published articles on PWLE engagement in mental health and substance use research. Potential articles were screened for relevance. The search led to 49 final articles included in the review. The 49 articles were then coded using codebook thematic analysis to answer two research questions: (1) What are the research evidence gaps regarding the engagement of PWLE in mental health and substance use research?; and (2) What are the gaps in implementing PWLE engagement in mental health and substance use research? PWLE were engaged in the conduct of this review. RESULTS: Results showed that research evidence gaps include further work on conceptualizing engagement; developing resources, tools, and practice recommendations to support research teams; increasing diversity in evaluations of engagement; and evaluating engagement, including its impact on the research, on PWLE, and on researchers. Implementation gaps included several broader institutional gaps and gaps in the day-to-day practice of engagement. CONCLUSIONS: Despite progress in PWLE engagement in mental health and substance use research in recent years, research evidence and implementation gaps remain. Research teams are encouraged to consider these gaps and conduct research and implementation activities to address them in a rigorous manner.
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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 | 0,123 | 0,400 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».