Incorporating Older Adult Voice Into Meaningful Research – ‘It's About Time’
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Incorporating the voice of older adults into all phases of research has the potential to make findings more relevant and impactful. Beyond the direct benefit, researchers have an ethical obligation to elicit the contributions of older adults into their work. Recently, organizations such as the Patient Centered Outcomes Research Institute in the United States, the Canadian Institutes of Health Research and the National Institute of Health Research in the United Kingdom have stepped up to accelerate the incorporation of public and patient voice into research, resulting in innovative engagement strategies for involving stakeholders, including older adults in research. However, those who are physically and mentally capable are more often included in research than those with multiple chronic conditions or living with disabilities. The ability to incorporate older adult voice into research is possible and has provided tangible benefits to researchers. Older adults have expertise based on their lived experiences that can provide invaluable insights on how to conduct research with real-world applications. Programmes such as the Bureau of Sages have worked to implement and disseminate best practices and guidelines for incorporating the voice of older adults into research. Principles for engaging older adults include flexibility, mutual engagement of the older adult and the researcher, time for rapport building and partner development and increased focus on accessibility. By working to understand these principles and overcome challenges to incorporating older adult voice into research, research will be more meaningful and relevant to the public, and will inherently include a focus on translation of research into practice.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».