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Enregistrement W4381164624 · doi:10.4103/jpgm.jpgm_83_23

Low degree of patient involvement in contemporary surgical research: A scoping review

2023· review· en· W4381164624 sur OpenAlexaboutno aff
Zubair M. Mojadeddi, Stina Öberg, Jacob Rosenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Postgraduate Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDegree (music)General surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,874
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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