Low degree of patient involvement in contemporary surgical research: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patient and public involvement in research was introduced a few decades ago. However, there is still a lack of knowledge of the degree of patient involvement, particularly in surgical research. The aim of this review was to characterize the use of patient/public involvement in contemporary surgical research and to describe how patients were involved, if they gained authorships, and which countries studies came from. Methods: In this scoping review, original studies and reviews about surgery were included that had patient/public involvement regarding study planning, conducting the study, and/or revising the manuscript. Screening was performed in the issues from 2021 of five general medicine journals with high-impact factors, also classically called "the big five," and in the ten surgical journals with the highest impact factor. Results: Of the 808 studies, 12 studies from three journals had patient involvement, corresponding to 1.7%. Patients were involved as participants in nine of the studies either in the designing of the study and/or in revising or approving the protocol; and in four studies in revising and/or approving the manuscript. One patient fulfilled the ICMJE authorship criteria and received a group authorship. Studies with patient involvement originated from six countries namely, Australia, Canada, Netherlands, Norway, USA, and UK; with five studies from the UK. Conclusion: Patient involvement is very low in contemporary surgical research. It is primarily in the study planning phase, authorship is almost non-existent and few countries publish such studies.
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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 | 0,138 | 0,394 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».