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Enregistrement W4390975317 · doi:10.1111/hex.13970

What guidance exists to support patient partner compensation practices? A scoping review of available policies and guidelines

2024· review· en· W4390975317 sur OpenAlexafffundabout
Grace Fox, Dean Fergusson, Ahmed Sadeknury, Stuart G. Nicholls, Maureen Smith, Dawn Stacey, Manoj M. Lalu

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthOttawa Hospital Anesthesia Alternate Funds AssociationOntario SPOR SUPPORT UnitNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Anesthesiologists' SocietyUniversity of OttawaCanadian Anesthesia Research Foundation
Mots-clésCompensation (psychology)AttendanceValue (mathematics)Financial compensationGrey literatureWork (physics)MedicinePublic relationsPay for performanceBusinessPsychologyMedical educationMEDLINEPolitical scienceHealth careComputer scienceSocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An integral aspect of patient engagement in research, also known as patient and public involvement, is appropriately recognising patient partners for their contributions through compensation (e.g., coauthorship, honoraria). Despite known benefits to compensating patient partners, our previous work suggested compensation is rarely reported and researchers perceive a lack of guidance on this issue. To address this gap, we identified and summarised available guidance and policy documents for patient partner compensation. METHODS: We conducted this scoping review in accordance with methods suggested by the JBI. We searched the grey literature (Google, Google Scholar) in March 2022 and Overton (an international database of policy documents) in April 2022. We included articles, guidance or policy documents regarding the compensation of patient partners for their research contributions. Two reviewers independently extracted and synthesised document characteristics and recommendations. RESULTS: We identified 65 guidance or policy documents. Most documents were published in Canada (57%, n = 37) or the United Kingdom (26%, n = 17). The most common recommended methods of nonfinancial compensation were offering training opportunities to patient partners (40%, n = 26) and facilitating patient partner attendance at conferences (38%, n = 25). The majority of guidance documents (95%) suggested financially compensating (i.e., offering something of monetary value) patient partners for their research contributions. Across guidance documents, the recommended monetary value of financial compensation was relatively consistent and associated with the role played by patient partners and/or specific engagement activities. For instance, the median monetary value for obtaining patient partner feedback (i.e., consultation) was $19/h (USD) (range of $12-$50/h). We identified several documents that guide the compensation of specific populations, including youth and Indigenous peoples. CONCLUSION: Multiple publicly available resources exist to guide researchers, patient partners and institutions in developing tailored patient partner compensation strategies. Our findings challenge the perception that a lack of guidance hinders patient partner financial compensation. Future efforts should prioritise the effective implementation of these compensation strategies to ensure that patient partners are appropriately recognised. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTIONS: The patient partner coauthor informed protocol development, identified data items, and interpreted findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,688
Tête enseignante GPT0,626
Écart entre enseignants0,063 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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