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Enregistrement W4391690425 · doi:10.1186/s40900-024-00550-w

Evaluation of an integrated knowledge translation approach used for updating the Cochrane Review of Patient Decision Aids: a pre-post mixed methods study

2024· article· en· W4391690425 sur OpenAlexafffund
Krystina B. Lewis, Maureen Smith, Dawn Stacey, Meg Carley, Ian D. Graham, Robert J. Volk, Elisa E. Douglas, Lissa Pacheco‐Brousseau, Jeanette Finderup, Janet Gunderson, Michael J. Barry, Carol Bennett, Paulina Bravo, Karina Dahl Steffensen, Amédé Gogovor, Shannon Kelly, France Légaré, Henning Søndergaard, Logan Trenaman, Lyndal Trevena

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensOttawa HospitalCochraneUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNovo Nordisk Fonden
Mots-clésKnowledge translationMedicineDecision aidsTranslation (biology)Computer scienceKnowledge managementAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: When people who can use or benefit from research findings are engaged as partners on study teams, the quality and impact of findings are better. These people can include patients/consumers and clinicians who do not identify as researchers. They are referred to as "knowledge users". This partnered approach is called integrated knowledge translation (IKT). We know little about knowledge users' involvement in the conduct of systematic reviews. We aimed to evaluate team members' degree of meaningful engagement and their perceptions of having used an IKT approach when updating the Cochrane Review of Patient Decision Aids. METHODS: We conducted a pre-post mixed methods study. We surveyed all team members at two time points. Before systematic review conduct, all participating team members indicated their preferred level of involvement within each of the 12 steps of the systematic review process from "Screen titles/abstracts" to "Provide feedback on draft article". After, they reported on their degree of satisfaction with their achieved level of engagement across each step and the degree of meaningful engagement using the Patient Engagement In Research Scale (PEIRS-22) across 7 domains scored from 100 (extremely meaningful engagement) to 0 (no meaningful engagement). We solicited their experiences with the IKT approach using open-ended questions. We analyzed quantitative data descriptively and qualitative data using content analysis. We triangulated data at the level of study design and interpretation. RESULTS: Of 21 team members, 20 completed the baseline survey (95.2% response rate) and 17/20 (85.0% response rate) the follow-up survey. There were 11 (55%) researchers, 3 (15%) patients/consumers, 5 (25%) clinician-researchers, and 1 (5%) graduate student. At baseline, preferred level of involvement in the 12 systematic review steps varied from n = 3 (15%) (search grey literature sources) to n = 20 (100%) (provide feedback on the systematic review article). At follow-up, 16 (94.1%) participants were totally or very satisfied with the extent to which they were involved in these steps. All (17, 100%) agreed that the process was co-production. Total PEIRS-22 scores revealed most participants reported extremely (13, 76.4%) or very (2, 11.8%) meaningful degree of engagement. Triangulated data revealed that participants indicated benefit to having been engaged in an authentic research process that incorporated diverse perspectives, resulting in better and more relevant outputs. Reported challenges were about time, resources, and the logistics of collaborating with a large group. CONCLUSION: Following the use of an IKT approach during the conduct of a systematic review, team members reported high levels of meaningful engagement. These results contribute to our understanding of ways to co-produce systematic reviews.

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)0,115
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1150,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,662
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,028 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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