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Enregistrement W4396747209 · doi:10.1136/bmjopen-2023-080822

Patient, caregiver and other knowledge user engagement in consensus-building healthcare initiatives: a scoping review protocol

2024· review· en· W4396747209 sur OpenAlexafffund
Sarah Munce, Elliott Wong, Dorothy Luong, Justin M. Rao, Jessie Cunningham, Katherine Bailey, Tomisin John, Claire Barber, Michelle Batthish, Kyle Chambers, Kristin Cleverley, Marilyn Crabtree, Sanober Diaz, Gina Dimitropoulos, Jan Willem Gorter, Danijela Grahovac, Ruth Grimes, Beverly Guttman, Michèle L. Hébert, Megan Henze, Amanda Higgins, Dmitry Khodyakov, Elaine Li, Lisha Lo, Laura MacGregor, Sarah Mooney, Samadhi Mora Severino, Geetha Mukerji, Melanie Penner, Jacklynn Pidduck, Rayzel Shulman, Lisa Stromquist, Patricia Trbovich, Michelle Wan, Laura Williams, Darryl Yates, Alène Toulany

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalWomen's College HospitalYork UniversityUniversity of AlbertaNorth York General HospitalCentre for Addiction and Mental HealthMcMaster UniversitySurrey Place CentreUniversity of CalgaryHospital for Sick ChildrenStollery Children's HospitalIzaak Walton Killam Health CentreToronto Rehabilitation InstituteCanadian Society for ImmunologyCARE CanadaUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenSociety for Sedimentary Geology
Mots-clésMedicineProtocol (science)Health careHealth services researchMEDLINENursingAlternative medicinePublic healthMedical educationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Patient engagement and integrated knowledge translation (iKT) processes improve health outcomes and care experiences through meaningful partnerships in consensus-building initiatives and research. Consensus-building is essential for engaging a diverse group of experienced knowledge users in co-developing and supporting a solution where none readily exists or is less optimal. Patients and caregivers provide invaluable insights for building consensus in decision-making around healthcare, policy and research. However, despite emerging evidence, patient engagement remains sparse within consensus-building initiatives. Specifically, our research has identified a lack of opportunity for youth living with chronic health conditions and their caregivers to participate in developing consensus on indicators/benchmarks for transition into adult care. To bridge this gap and inform our consensus-building approach with youth/caregivers, this scoping review will synthesise the extent of the literature on patient and other knowledge user engagement in consensus-building healthcare initiatives. METHODS AND ANALYSIS: Following the scoping review methodology from Joanna Briggs Institute, published literature will be searched in MEDLINE, EMBASE, CINAHL and PsycINFO databases from inception to July 2023. Grey literature will be hand-searched. Two independent reviewers will determine the eligibility of articles in a two-stage process, with disagreements resolved by a third reviewer. Included studies must be consensus-building studies within the healthcare context that involve patient engagement strategies. Data from eligible studies will be extracted and charted on a standardised form. Abstracted data will be analysed quantitatively and descriptively, according to specific consensus methodologies, and patient engagement models and/or strategies. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not required for this scoping review protocol. The review process and findings will be shared with and informed by relevant knowledge users. Dissemination of findings will also include peer-reviewed publications and conference presentations. The results will offer new insights for supporting patient engagement in consensus-building healthcare initiatives. PROTOCOL REGISTRATION: https://osf.io/beqjr.

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)0,200
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,156
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2000,156
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,014
Bibliométrie0,0270,020
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0080,010
Intégrité de la recherche0,0110,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,020

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 Opus0,685
Tête enseignante GPT0,666
Écart entre enseignants0,018 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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