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Enregistrement W4393116621 · doi:10.1080/21678421.2024.2328599

Patient engagement in research: lessons learned from CAPTURE ALS, a longitudinal observational ALS study

2024· article· en· W4393116621 sur OpenAlexaffabout
Shelagh K. Genuis, Westerly Luth, Claire Magnussen, Christine Vande Velde, David McD Taylor

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis and Frontotemporal Degeneration · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensALS Society of CanadaMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupObservational studyCommunity engagementEmpowermentPublic engagementGovernment (linguistics)DocumentationPsychologyPublic participationMedical educationPolitical sciencePublic relationsMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: There are compelling ethical and practical reasons for patient engagement in research (PEIR), however, evidence for best practices remains limited. We investigated PEIR as implemented in CAPTURE ALS, a longitudinal observational study, from study inception through the first 2.5 years of operations. METHODS: Data were drawn from three engagement initiatives: a community-led letter-writing campaign; consultation with patient and caregiver focus groups; and a study-embedded 'participant partner advisory council' (PPAC). Data were derived retrospectively from study documentation. We used the International Association of Public Participation (IAP2) participation spectrum as a framework for investigation. RESULTS: 2401 letters from community members to the Canadian government affirmed study objectives and advocated for funding. Feedback from focus group consultation influenced study design and supported the study's data-sharing plan. PPAC collaboration shaped all aspects of the study. Contributions included: co-creation of governance documents, input on study protocols and public-facing communication, and development of engagement webinars for study participants and feedback surveys. Effective communication practices fostered collaboration and helped avoid tokenistic engagement. CAPTURE ALS encompassed all IAP2 participation levels. CONCLUSIONS: CAPTURE ALS was shaped by meaningful engagement initiatives over the course of the study. Lessons learned included: begin early and embed PEIR within research; build relationships and foster mutual learning; be flexible, open to adaptation, and seek diversity. Primary challenges included funding for early implementation, time needed to maintain relationships, and attrition due to disease progression. All IAP2 participation levels contributed to meaningful PEIR. 'Empowerment' was demonstrated through advocacy.

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)0,253
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,321
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2530,321
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,785
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,282 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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