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Enregistrement W4400407588 · doi:10.1136/bmjopen-2023-082502

Patient engagement in a Canadian health research funding institute: implementation and impact

2024· review· en· W4400407588 sur OpenAlexafffundabout
Dawn P. Richards, Rosie Twomey, Trudy Flynn, Linda Hunter, Eunice Lui, Allan Stordy, Christine M. Thomas, Karim M. Khan

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRubricMedicinePublic healthMedical educationWork (physics)NursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient engagement (PE) or involvement in research is when patient partners are integrated onto teams and initiatives (not participants in research). A number of health research funding organisations have PE frameworks or rubrics but we are unaware of them applying and reporting on their own internal PE efforts. We describe our work at the Canadian Institutes of Health Research's Institute of Musculoskeletal Health and Arthritis (CIHR IMHA) to implement, evaluate and understand the impact of its internal PE strategy. METHODS: A co-production model was used involving patient partners, a PE specialist and staff from IMHA. A logic model was co-developed to guide implementing and evaluating IMHA's PE strategy. Some of evaluating the PE strategy and understanding its impact was a collaboration between the Public and Patient Engagement Collaborative (McMaster University) and IMHA. RESULTS: IMHA convened a PE Research Ambassador (PERA) group which co-led this work with the support of a PE specialist. In doing so, PERA had a number of meetings since 2020, set its own priorities and co-produced a number of outputs (video, publications, webinars, blog and modules called the How-to Guide for PE in Research). This work to evaluate and measure impacts of IMHA's PE strategy revealed positive results, for example, on PERA members, Institute Advisory Board members and staff, as well as beyond the institute based on uptake and use of the modules. Areas for improvement are mainly related to increasing the diversity of PERA and to improving accessibility of the PE outputs (more languages and formats). CONCLUSIONS: Implementing a PE strategy within CIHR IMHA resulted in several PE activities and outputs with impacts within and beyond the institute. We provide templates and outputs related to this work that may inform the efforts of other health research funding organisations. We encourage health research funders to move beyond encouraging or requiring PE in funded projects to fully 'walk the talk' of PE by implementing and evaluating their own PE strategies.

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)0,148
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1480,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0180,006
Communication savante0,0160,006
Science ouverte0,0090,023
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,901
Tête enseignante GPT0,747
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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