Measuring the Impact of Patient Engagement in Health Research: An Exploratory Study Using Multiple Survey Tools
Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies report various ways in which patients are involved in research design and conduct. Limited studies explore the influence of patient engagement (PE) at each research stage in qualitative research from the perspectives of all stakeholders. Methods: = 4) to design and conduct qualitative research aimed at identifying candidate attributes related to patient preferences for tapering biologic treatments in inflammatory bowel disease. We administered surveys before starting, two months into, and post-project work. The surveys contained items from three PE evaluation tools. We assessed the two groups regarding the influence and impact each stakeholder had during the different research stages. Results: PRPs had a moderate or a great deal of influence on the critical research activities across the research stages. They indicated moderate/very/extremely meaningful engagement and agreed/strongly agreed impact of PE. PRPs helped operationalize the research question; design the study and approach; develop study materials; recruit participants; and collect and interpret the data. Conclusion: The three tools together provide deeper insight into the influence of PE at each research stage. Lessons learnt from this study suggest that PE can impact many aspects of research including the design, process, and approach in the context of qualitative research, increasing the patient-centeredness of the study. More comprehensive validated tools are required that work with a more diverse subject pool and in other contexts.
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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 | 0,091 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».