Patient engagement in designing, conducting, and disseminating clinical pain research: IMMPACT recommended considerations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: In the traditional clinical research model, patients are typically involved only as participants. However, there has been a shift in recent years highlighting the value and contributions that patients bring as members of the research team, across the clinical research lifecycle. It is becoming increasingly evident that to develop research that is both meaningful to people who have the targeted condition and is feasible, there are important benefits of involving patients in the planning, conduct, and dissemination of research from its earliest stages. In fact, research funders and regulatory agencies are now explicitly encouraging, and sometimes requiring, that patients are engaged as partners in research. Although this approach has become commonplace in some fields of clinical research, it remains the exception in clinical pain research. As such, the Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials convened a meeting with patient partners and international representatives from academia, patient advocacy groups, government regulatory agencies, research funding organizations, academic journals, and the biopharmaceutical industry to develop consensus recommendations for advancing patient engagement in all stages of clinical pain research in an effective and purposeful manner. This article summarizes the results of this meeting and offers considerations for meaningful and authentic engagement of patient partners in clinical pain research, including recommendations for representation, timing, continuous engagement, measurement, reporting, and research dissemination.
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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 | 0,534 | 0,671 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,033 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,052 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,012 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».