Ten Priorities for Research Addressing the Intersections of Brain Injury, Mental Health and Addictions: A Stakeholder‐Driven Priority‐Setting Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to engage key stakeholders in a health research priority-setting process to identify, prioritize and produce a community-driven list of research questions addressing intersectional issues on mental health and addictions (MHA) in acquired brain injury (ABI). METHODS: A multiphasic health research priority-setting process was co-designed and executed with community-based stakeholders, including researchers, health professionals, clinicians, service providers, representatives from brain injury associations, policy makers and people with lived experience of ABI and MHA, including patients and their family members. Stakeholders' ideas led to the generation of research questions, which were prioritized at a 1-day workshop. RESULTS: Fifty-nine stakeholders participated in the priority-setting activity during the workshop, which resulted in a rank-ordered list of the top 10 questions for research addressing the intersections of ABI and MHA. Questions identified touched on several pressing issues (e.g., opioid crisis, homelessness), encompassed multiple subtypes of ABI (e.g., hypoxic-ischaemic, mild traumatic), and involved different domains (e.g., identification, intervention) of health research. CONCLUSIONS: This community-driven health research priority-setting study identified and prioritized research questions addressing the intersections of ABI and MHA. Researchers and funding agencies should use this list to inform their agendas and address stakeholders' most urgent needs, fostering meaningful improvements to clinical services. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: An 11-person working group comprised of people with lived experience, service providers, researchers, healthcare professionals and other key stakeholders collaboratively developed and informed the scope, design, methodology and interpretation of this study. Over 50 community-based stakeholders contributed to the research priority-setting activity. One co-author is a person with lived experience.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».