Participant-Generated Timelines: A Participatory Tool to Explore Young People With Chronic Pain and Parents’ Narratives of Their Healthcare Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Visual methods are becoming more evident in health research. Timeline drawings have been used as a participatory tool alongside interviews in life course research. In this article, we describe how a method involving timeline generation can explore patient experiences along a treatment continuum. Grounded in previously published evidence and using specific examples from two studies exploring the experiences of young people treated for chronic pain, we outline the key components of this method. Moreover, we highlight the flexibility of its application and the importance of using a person-centered approach in tailoring the application pragmatically to study population-specific needs and characteristics, while answering the research question. We also reflect on how the dynamic visual display of the timeline and participants' explanations add perspective and understanding to complex and multidimensional human experiences associated with healthcare treatment. Furthermore, we outline how this method can help capture changes in the meaning and sense-making of these experiences over time, all the while fostering empowerment in study participants. Finally, the key considerations of using the method are outlined. It is our aim that this article provides the details required to inspire others to consider this novel method as a means of capturing the healthcare experiences of young people with other chronic conditions, an important first step in fostering the changes required to improve the quality of healthcare services and research.
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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 | 0,028 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».