Patient engagement in health implementation research: A logic model
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Growing evidence supports patient engagement (PE) in health implementation research to improve the quality, relevance and uptake of research. However, more guidance is needed to plan and operationalize PE before and throughout the research process. The aim of the study was to develop a logic model illustrating the causal links between context, resources, activities, outcomes and impact of PE in an implementation research programme. METHODS: The Patient Engagement in Health Implementation Research Logic Model (hereafter the Logic Model) was developed using a descriptive qualitative design with a participatory approach, in the context of the PriCARE programme. This programme aims to implement and evaluate case management for individuals who frequently use healthcare services in primary care clinics across five Canadian provinces. Participant observation of team meetings was performed by all team members involved in the programme and in-depth interviews were conducted by two external research assistants with team members (n = 22). A deductive thematic analysis using components of logic models as coding categories was conducted. Data were pooled in the first version of the Logic Model, which was refined in research team meetings with patient partners. The final version was validated by all team members. RESULTS: The Logic Model highlights the importance of integrating PE into the project before its commencement, with appropriate support in terms of funding and time allocation. The governance structure and leadership of both principal investigators and patient partners have significant effects on PE activities and outcomes. As an empirical and standardized illustration that facilitates a shared understanding, the Logic Model provides guidance for maximizing the impact of patient partnership in various contexts for research, patients, providers and health care. CONCLUSION: The Logic Model will help academic researchers, decision makers and patient partners plan, operationalize, and assess PE in implementation research for optimal outcomes. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Patient partners from the PriCARE research programme contributed to developing the research objectives and designing, developing and validating data collection tools, producing data, developing and validating the Logic Model and reviewing the manuscript.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».