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Enregistrement W4391741793 · doi:10.1186/s40900-024-00545-7

Protocol for co-producing a framework and integrated resource platform for engaging patients in laboratory-based research

2024· review· en· W4391741793 sur OpenAlexafffund
Manoj M. Lalu, Dawn P. Richards, Madison Foster, Brittany French, Angela M. Crawley, Kirsten M. Fiest, Kathryn Hendrick, Kimberly F. Macala, Asher A. Mendelson, Pat Messner, Stuart G. Nicholls, Justin Presseau, Cheryle A. Séguin, Patrick Sullivan, Bernard Thébaud, Dean Fergusson

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensWestern UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of CalgaryGlycemic Index LaboratoriesUniversity of ManitobaOttawa HospitalInstitute of Infection and ImmunityRoyal Alexandra HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario SPOR SUPPORT Unit
Mots-clésResource (disambiguation)Protocol (science)Process (computing)MedicineKnowledge managementMedical educationPsychologyComputer scienceAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient engagement in research is the meaningful and collaborative interaction between patients and researchers throughout the research process. Patient engagement can help to ensure patient-oriented values and perspectives are incorporated into the development, conduct, and dissemination of research. While patient engagement is increasingly prevalent in clinical research, it remains relatively unrealized in preclinical laboratory research. This may reflect the nature of preclinical research, in which routine interactions or engagement with patients may be less common. Our team of patient partners and researchers has previously identified few published examples of patient engagement in preclinical laboratory research, as well as a paucity of guidance on this topic. Here we propose the development of a process framework to facilitate patient engagement in preclinical laboratory research. METHODS: Our team, inclusive of researchers and patient partners, will develop a comprehensive, empirically-derived, and stakeholder-informed process framework for 'patient engagement in preclinical laboratory research.' First, our team will create a 'deliberative knowledge space' to conduct semi-structured discussions that will inform a draft framework for preclinical patient engagement. Over the course of several sessions, we will identify actions, activities, barriers, and enablers (e.g. considerations and motivations for patient engagement in preclinical laboratory research, define roles of key players). The resulting draft process framework will be further populated with examples and refined through an international consensus-building Delphi survey with patients, researchers, and other collaborator organizations. We will then conduct pilot field tests to evaluate the framework with preclinical laboratory research groups paired with patient partners. These results will be used to create a refined framework enriched with real-world examples and considerations. All resources developed will be made available through an online repository. DISCUSSION: Our proposed process framework will provide guidance, best practices, and standardized procedures to promote patient engagement in preclinical laboratory research. Supporting and facilitating patient engagement in this setting presents an exciting new opportunity to help realize the important impact that patients can make.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,007
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 Opus0,815
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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