Engaging diverse patients in a diverse world: the development and preliminary evaluation of educational modules to support diversity in patient engagement research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current practices for engaging patients in patient-oriented research (POR) result in a narrow pool of patient perspectives being reflected in POR. This project aims to address gaps in methodological knowledge to foster diversity in POR, through the co-design and evaluation of a series of educational modules for health researchers in British Columbia, Canada. METHODS: Modules were co-created by a team of academic researchers and patient partners from hardly-reached communities. The modules are presented using the Tapestry Tool, an interactive, online educational platform. Our evaluation framework focused on engagement, content quality, and predicted behavior change. The User Engagement Scale short form (UES-SF) measured participants' level of engagement with the modules. Survey evaluation items assessed the content within the modules and participants' perceptions of how the modules will impact their behavior. Evaluation items modeled on the theory of planned behavior, administered before and after viewing the modules, assessed the impact of the modules on participants' perceptions of diversity in POR. RESULTS: Seventy-four health researchers evaluated the modules. Researchers' engagement and ratings of module content were high. Subjective behavioral control over fostering diversity in POR increased significantly after viewing the modules. CONCLUSIONS: Our results suggest the modules may be an engaging way to provide health researchers with tools and knowledge to increase diversity in health research. Future studies are needed to investigate best practices for engaging with communities not represented in this pilot project, such as children and youth, Indigenous Peoples, and Black communities. While educational interventions represent one route to increasing diversity in POR, individual efforts must occur in tandem with high-level changes that address systemic barriers to engagement.
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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 | 0,052 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».