Patient engagement in research: lessons learned from CAPTURE ALS, a longitudinal observational ALS study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».