Studying How Patient Engagement Influences Research: A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is evidence supporting the value of patient engagement (PE) in research to patients and researchers. However, there is little research evidence on the influence of PE throughout the entire research process as well as the outcomes of research engagement. The purpose of our study is to add to this evidence. METHODS: We used a convergent mixed method design to guide the integration of our survey data and observation data to assess the influence of PE in two groups, comprising patient research partners (PRPs), clinicians, and researchers. A PRP led one group (PLG) and an academic researcher led the other (RLG). Both groups were given the same research question and tasked to design and conduct an inflammatory bowel disease (IBD)-related patient preference study. We administered validated evaluation tools at three points and observed PE in the two groups conducting the IBD study. RESULTS: PRPs in both groups took on many operational roles and influenced all stages of the IBD-related qualitative study: launch, design, implementation, and knowledge translation. PRPs provided more clarity on the study design, target population, inclusion-exclusion criteria, data collection approach, and the results. PRPs helped operationalize the project question, develop study material and data collection instruments, collect data, and present the data in a relevant and understandable manner to the patient community. The synergy of collaborative partnership resulted in two projects that were patient-centered, meaningful, understandable, legitimate, rigorous, adaptable, feasible, ethical and transparent, timely, and sustainable. CONCLUSION: Collaborative and meaningful engagement of patients and researchers can influence all stages of qualitative research including design and approach, and outputs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,233 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».