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Enregistrement W4387618698 · doi:10.1136/bmjopen-2023-072918

Recruitment of patients, carers and members of the public to advisory boards, groups and panels in public and patient involved health research: a scoping review

2023· review· en· W4387618698 sur OpenAlexafffund
Meghan Gilfoyle, Carolyn M. Melro, Elena Koskinas, Jon Salsberg

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Limerick
Mots-clésCINAHLPsycINFOMedicineScopusMEDLINEContext (archaeology)TerminologyCochrane LibraryNursingMedical educationAlternative medicinePsychological interventionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objectives of this scoping review are to: (1) identify the distribution of and context of the recruitment strategies used, (2) explore the facilitators, benefits, barriers and ethical issues of the identified recruitment strategies, (3) distinguish the varying terminology for involvement (ie, panels, boards, individual) and (4) determine if the individual recruitment strategies used were to address issues of representation or bias. DESIGN: A scoping review. SETTING: . Seven electronic databases were explored including Scopus, Medline, PubMed, Web of Science, CINAHL, Cochrane Library and PsycINFO (conducted July 2021). The search strategy was codeveloped among the research team, PPI research experts and a faculty librarian. Two independent reviewers screened articles by title and abstract and then at full text based on predetermined criteria. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Explore recruitment strategies used, facilitators, benefits, barriers and ethical issues of the identified recruitment strategies. Identify terminology for involvement. Explore recruitment strategies used to address issues of representation or bias. RESULTS: The final sample was from 51 sources. A large portion of the extracted empirical literature had a clinical focus (37%, n=13) but was not a randomised control trial. The most common recruitment strategies used were human networks (78%, n=40), such as word of mouth, foundation affiliation, existing networks, clinics or personal contacts. Within the reviewed literature, there was a lack of discussion pertaining to facilitators, benefits, barriers and ethical considerations of recruitment strategies was apparent. Finally, 41% (n=21) of studies employed or proposed recruitment strategies or considerations to address issues of representation or bias. CONCLUSION: We conclude with four key recommendations that researchers can use to better understand appropriate routes to meaningfully involve patients, carers and members of the public to cocreate the evidence informing their care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,204
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,466
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2040,466
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0230,024
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0090,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,890
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,257 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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