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Enregistrement W4391448107 · doi:10.1161/str.55.suppl_1.tp111

Abstract TP111: Attitudes and Perceptions Regarding Patient Engagement and Knowledge Translation in Stroke Research: Results From the PERSPECT Qualitative Study

2024· article· en· W4391448107 sur OpenAlexaff
Bogna Drozdowska, Nora Cristall, Joachim Fladt, Tanaporn Jaroenngarmsamer, Arshia Sehgal, Rosalie McDonough, Mayank Goyal, Aravind Ganesh

Notice bibliographique

RevueStroke · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Qualitative researchKnowledge translationPerceptionKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patient engagement and knowledge translation are increasingly recognized as critical components of stroke research. However, it is unclear how these components are currently perceived by interested parties. Methods: The PERSPECT (Priorities and Expectations of Researchers, Donors, Patients, and the Public Regarding the Funding and Conduct of Stroke Research) qualitative study involved in-depth, semi-structured interviews with patients, members of the general public, researchers, and donors, including board members of funding organizations and philanthropists. Participants were asked to discuss their thoughts about the role of patient and public engagement in stroke research and on the translation/dissemination of research findings. Collected data were analyzed through constant comparison and theme identification, followed by grounded theory content analysis. Results: Forty-one interviews were completed (11 with researchers and 10 for each patients, public and donors). An important theme that emerged was a need to re-evaluate and broaden conventional definitions of “expertise” in the context of selecting grant application review panels, recognizing the value of lived experience alongside that of education and professional experience. Whereas participants identified an important role for patient voices in guiding research direction and design; concerns were raised about the limited public awareness and understanding of medical research, which may hinder meaningful, advantageous involvement in the research process, as well as trust in evidence-based recommendations. In this regard, lay participants highlighted media-driven misinformation and a lack of credible lay-language resources as impeding effective dissemination of research findings. Conclusions: All four participant groups recognized the importance of knowledge end-users being engaged in research from its early stages, including decision-making about funding allocation. Impactful involvement seems however hindered by knowledge and communication gaps between the research and lay communities. Our results underscore the importance of efforts to make ongoing research and study findings more visible, accessible, and comprehensible.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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