Lived Experience and Family Engagement in Mental Health and Substance use Health Research: Case Profiles of Five Studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People with lived and living experience (PWLLE) and family members (F) can engage in mental health and substance use health research beyond participant roles, as advisors, co-researchers, equal partners and research leads. However, implementing meaningful and effective engagement is complex. METHODS: This article profiles five research initiatives involving different lived experience engagement structures, situated in a single tertiary care teaching and research hospital. RESULTS: The profiled projects feature various study designs and stages, ranging from initial priority setting to implementation efforts. The levels of engagement range from consultation to PWLLE/F leadership. Across diverse populations, all embody high-quality engagement and illustrate that PWLLE/F can have an important impact on a wide range of mental health and substance use health research. CONCLUSIONS: Engagement can be implemented flexibly within a single research institution to meet a wide range of needs and preferences of researchers and PWLLE/F. PATIENT AND PUBLIC CONTRIBUTION: Each of the research initiatives profiled was conducted with substantial lived experience engagement, as described herein. People with lived and living experience from each research initiative are also included in the authorship team and contributed to this manuscript.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».