Key ingredients for successful collaboration in health research: perspectives of patient research partners
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are increasing publications on meaningful collaboration between researchers and patient research partners (PRPs), but fewer publications of such work from the PRP perspective using an evaluation framework. Our aim is to present our own perspectives and reflections on meaningful collaboration as PRPs working on a qualitative research study. MAIN BODY: We were part of a study team that comprised of PRPs, clinicians and academic researchers, and was led by a PRP. The team designed and conducted a qualitative study aimed at understanding how patients make decisions around tapering of biologics for inflammatory bowel disease. The study was conducted online. The PRP lead was trained in qualitative methodology through a one-year certificate program called Patient and Community Engagement Research offered through the University of Calgary Continuing Education. We had received patient-oriented research training and qualitative research training prior to this project. Team members were assigned tasks by our group lead based on member interests and willingness. Some group members were part of the Strategy for Patient-Oriented Research, Inflammation, Microbiome, and Alimentation: Gastro-Intestinal and Neuropsychiatric Effects Network, one of five chronic disease networks in the Strategy for Patient Oriented Research initiative of the Canadian Institutes of Health Research. We describe the five key ingredients to successful collaboration based on our experiences and reflections utilizing the Experience-Reflection-Action Cycle as our framework. The five key ingredients that we identified were: inclusiveness, goal and role clarity, multi-level training and capacity building, shared decision making, and a supportive team lead. CONCLUSION: Overall, our experience was positive. With successful collaboration came an increased level of trust, commitment and performance. There is a need for more studies with diverse PRPs in different settings to validate and/or identify additional factors to improve collaboration in patient-oriented research.
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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 | 0,078 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,013 |
| 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 ».