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Enregistrement W4400453593 · doi:10.1136/bmjebm-2024-sdc.144

145 Meaningful engagement is attainable: evaluation of co-production used for the cochrane review of patient decision aids

2024· article· en· W4400453593 sur OpenAlexaff
Krystina B. Lewis, Maureen Smith, Dawn Stacey, Meg Carley, Ian D. Graham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensCochraneOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Computer scienceProcess engineeringMedicineEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Since its first publication, the Cochrane Review of Patient Decision Aids team has been committed to collaborating with knowledge users (e.g. patients/health consumers, caregivers) as research team members. Little is known about knowledge users’ involvement in the conduct of systematic reviews. During its most recent update, we evaluated team members’ degree of meaningful engagement. Methods We surveyed team members pre and post review. In the pre-survey, team members indicated their preferred level of involvement for each review step. In the post-survey, they reported on their degree of satisfaction with their actual level of involvement and provided open-ended responses about their partnering experiences in this co-produced review. Using the Patient Engagement In Research Scale (PEIRS-22), we measured the degree of meaningful engagement/involvement throughout review procedures. We analyzed quantitative data descriptively and qualitative data using content analysis, with triangulation. Results Twenty of 21(95%) team members completed the pre-survey; 17 of 20(85.0%) completed the post. Preferred levels of involvement in the review steps varied from search grey literature n=3(15%) to provide feedback on manuscript n=20(100%). Sixteen (94.1%) participants were totally or very satisfied with the extent to which they were involved throughout. All agreed the review was co-produced. PEIRS- 22 scores revealed high (n=15,88.2%) levels of meaningful engagement. Participants qualitatively reported there was authentic engagement, diverse perspectives were incorporated, which, in their view resulted in better/more relevant outputs. Challenges included time, resources, and logistics of collaborating with a large international team. Discussion It is possible to meaningfully engage knowledge users in reviews. The PEIRS-22 was useful, yet, given it was originally developed to measure patient/family partners’ engagement, it required minor edits to be used with all team members. Conclusion Using a co-production approach, team members reported high levels of meaningful engagement. These results support ways in which systematic reviews can be successfully co-produced.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,458
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,735
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4580,735
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,015
Bibliométrie0,0180,021
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0170,014
Science ouverte0,0040,019
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,432 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Qualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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