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Enregistrement W4402457238 · doi:10.1186/s13012-024-01394-4

Evaluation of research co-design in health: a systematic overview of reviews and development of a framework

2024· review· en· W4402457238 sur OpenAlexaff
Sanne Peters, Lisa Guccione, Jill Francis, Stephanie Best, Emma Tavender, Janet Curran, Katie Davies, Stephanie Rowe, Victoria Palmer, Marlena Klaic

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth CanadaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFOSystematic reviewStakeholderMedicineResearch designHealth careHealth services researchMEDLINENursing researchHealth administrationClinical study designManagement scienceMedical educationPublic healthNursingPublic relationsPsychological interventionSociologyPolitical scienceEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Co-design with consumers and healthcare professionals is widely used in applied health research. While this approach appears to be ethically the right thing to do, a rigorous evaluation of its process and impact is frequently missing. Evaluation of research co-design is important to identify areas of improvement in the methods and processes, as well as to determine whether research co-design leads to better outcomes. We aimed to build on current literature to develop a framework to assist researchers with the evaluation of co-design processes and impacts. METHODS: A multifaceted, iterative approach, including three steps, was undertaken to develop a Co-design Evaluation Framework: 1) A systematic overview of reviews; 2) Stakeholder panel meetings to discuss and debate findings from the overview of reviews and 3) Consensus meeting with stakeholder panel. The systematic overview of reviews included relevant papers published between 2000 and 2022. OVID (Medline, Embase, PsycINFO), EBSCOhost (Cinahl) and the Cochrane Database of Systematic reviews were searched for papers that reported co-design evaluation or outcomes in health research. Extracted data was inductively analysed and evaluation themes were identified. Review findings were presented to a stakeholder panel, including consumers, healthcare professionals and researchers, to interpret and critique. A consensus meeting, including a nominal group technique, was applied to agree upon the Co-design Evaluation Framework. RESULTS: A total of 51 reviews were included in the systematic overview of reviews. Fifteen evaluation themes were identified and grouped into the following seven clusters: People (within co-design group), group processes, research processes, co-design context, people (outside co-design group), system and sustainment. If evaluation methods were mentioned, they mainly included qualitative data, informal consumer feedback and researchers' reflections. The Co-Design Evaluation Framework used a tree metaphor to represent the processes and people in the co-design group (below-ground), underpinning system- and people-level outcomes beyond the co-design group (above-ground). To evaluate research co-design, researchers may wish to consider any or all components in the tree. CONCLUSIONS: The Co-Design Evaluation Framework has been collaboratively developed with various stakeholders to be used prospectively (planning for evaluation), concurrently (making adjustments during the co-design process) and retrospectively (reviewing past co-design efforts to inform future activities).

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)0,459
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,527
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4590,527
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,022
Bibliométrie0,0620,040
Études des sciences et des technologies0,0060,014
Communication savante0,0190,021
Science ouverte0,0090,019
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,964
Tête enseignante GPT0,793
Écart entre enseignants0,171 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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