Reflections on patient engagement by patient partners: how it can go wrong
Notice bibliographique
Résumé
As six patient partners in Canada, we aim to contribute to learning and to provide an opportunity to reflect on patient engagement (PE) in research and healthcare environments. Patient engagement refers to "meaningful and active collaboration in governance, priority setting, conducting research and knowledge translation" with patient partners as members of teams, rather than participants in research or clinical care. While much has been written about the benefits of patient engagement, it is important to accurately document and share what we term 'patient engagement gone wrong.' These examples have been anonymized and presented as four statements: patient partners as a check mark, unconscious bias towards patient partners, lack of support to fully include patient partners, and lack of recognizing the vulnerability of patient partners. The examples provided are intended to demonstrate that patient engagement gone wrong is more common than discussed openly, and to simply bring this to light. This article is not intending to lay blame, rather to evolve and improve patient engagement initiatives. We ask those who interact with patient partners to reflect so we can all work towards improving patient engagement. Lean into the discomfort with these conversations as that is the only way to change these all too recognizable examples, and which will lead to better project outcomes and experiences for all team members.
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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 | 0,017 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,044 | 0,074 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».