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Enregistrement W4392784022 · doi:10.1186/s12961-024-01106-w

Future directions for patient engagement in research: a participatory workshop with Canadian patient partners and academic researchers

2024· article· en· W4392784022 sur OpenAlexafffundabout
Anna M. Chudyk, Roger E. Stoddard, Todd A. Duhamel

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensSt. Boniface HospitalHorizon Health NetworkUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Manitoba
Mots-clésThematic analysisPublic engagementHealth services researchParticipatory action researchMedical educationContext (archaeology)Public healthHealth careFocus groupMultidisciplinary approachMedicineCitizen journalismQualitative researchPsychologyPublic relationsNursingSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient engagement in research (also commonly referred to as patient or patient and public involvement in research) strives to transform health research wherein patients (including caregivers and the public) are regularly and actively engaged as multidisciplinary research team members (i.e. patient partners) working jointly towards improved health outcomes and an enhanced healthcare system. To support its mindful evolution into a staple of health research, this participatory study aimed to identify future directions for Canadian patient engagement in research and discusses its findings in the context of the international literature. METHODS: The study met its aim through a multi-meeting pan-Canadian virtual workshop. Participants (n = 30) included Strategy for Patient-Oriented Research-funded academic researchers and patient partners identified through a publicly available database, personal and professional networks and social media. All spoke English, could access the workshop virtually, and provided written informed consent. The workshop was composed of four, 1.5-3-h virtual meetings wherein participants discussed the current and preferred future states of Canadian patient engagement in research. Workshop discussions (i.e. data) were video and audio recorded. Themes were generated through an iterative process of inductive thematic analysis that occurred concurrently with the multi-week workshop. RESULTS: Our participatory and iterative process identified 10 targetable areas of focus for the future of Canadian patient engagement in research. Five were categorized as system-level (systemic integration; academic culture; engagement networks; funding models; compensation models), one as researcher-level (engagement processes), and four crossed both levels (awareness; diversity and recruitment; training, tools and education; evaluation and impact). System level targetable areas called for reshaping the patient engagement ecosystem to create a legitimized and supportive space for patient engagement to be a staple component of a learning health system. Researcher level targetable areas called for academic researchers and patient partners to collaboratively generate evidence and apply knowledge to inform values and behaviours necessary to foster and sustain supportive health research spaces that are accessible to all. CONCLUSIONS: Future directions for Canadian patient engagement in research span 10 interconnected targetable areas that require strong leadership and joint action between patient partners, academic researchers, and health and research institutions if patient engagement is to become a ubiquitous component of a learning health system.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,907
Tête enseignante GPT0,676
Écart entre enseignants0,232 · 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
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

Citations35
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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