Stroke patient and stakeholder engagement (SPSE): concepts, definitions, models, implementation strategies, indicators, and frameworks—a systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Involving stroke patients in clinical research through patient engagement aims to ensure that studies are patient-centered, and may help ensure they are feasible, ethical, and credible, ultimately leading to enhanced trust and communication between researchers and the patient community. In this study, we have conducted a scoping review to identify existing evidence and gaps in SPSE. METHODS: The five-step approach outlined by Arksey and O'Malley, in conjunction with the Preferred Reporting Items for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guidelines, provided the structure for this review. To find relevant articles, we searched PubMed, Web of Science, and Embase databases up to February 2024. Additionally, the review team conducted a hand search using Google Scholar, key journals, and references of highly relevant articles. Reviewers screened articles, selecting eligible English-language ones with available full texts, and extracted data from them into a pre-designed table tested by the research team. RESULT: Of the 1002 articles initially identified, 21 proved eligible. Stakeholder engagement primarily occurred during the design phase of studies and within the studies using qualitative methodologies. Although the engagement of stakeholders in the research process is increasing, practice regarding terminology and principles of implementation remains variable. Researchers have recognized the benefits of stakeholder engagement, but have also faced numerous challenges that often arise during the research process. CONCLUSION: The current study identifies stakeholder groups and the benefits and challenges researchers face in implementing their engagement. Given existing challenges and limited specific models or frameworks, it is suggested to explore applied recommendations for stakeholder engagement in future studies, that may enhance stakeholder engagement, overcome obstacles, and unify researchers' understanding of engagement and implementation.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».