MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404807417 · doi:10.1370/afm.22.s1.6880

Tracing impact: building capacity in patient-oriented primary care research in Ontario and beyond

2024· article· en· W4404807417 sur OpenAlexaboutno aff
Maggie MacNeil, Mary Huang, Rebecca Ganann, Ashley Chisholm, Jennifer Boyle, Aref Alshaikhahmed, Aya Tagami, Vivian R. Ramsden, Clare Cruickshank

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careTracingComputer scienceMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Capacity development is a key component of the Canadian Strategy for Patient-Oriented Research (SPOR) SPOR has articulated a framework for capacity development in patient-oriented research (POR) that includes five guiding principles (ensuring capacity for meaningful patient engagement, supporting careers, collaborating, mobilizing existing expertise, and building capacity to apply research evidence). Patient Expertise in Research Collaboration (PERC) – primary health care (PHC) is a centre supported by the Ontario SPOR Support Unit. Together with ten patients who have experience managing chronic illness or life-limiting conditions, PERC encourages and supports the meaningful engagement of patients as partners in PC research. In Ontario, Canada, more people access PC than any other type of healthcare. If health systems strive to improve patient experience, and PC visits comprise most of the health care delivered in those systems, then the research informing this sector should be oriented to the needs of PC patients. Objective: This study describes PERC’s activities and how PERC impacts capacity building in patient-oriented PC research. Study Design and Analysis: Process evaluation Setting: Community. Population Studied: PC researchers, PERC patient partners. Instrument: Document analysis, website metrics. Outcome Measures: SPOR’s capacity development framework. Results: To build capacity for meaningful engagement, PERC supported>30 PC research/health system representatives from multiple institutions across four Canadian provinces. PERC’s support includes providing strategic advice and input into grant development, reviewing study documents associated with patient engagement plans and methodology, writing letters of support, and advising on patient engagement strategies and resources. PERC supports careers by contributing to a transdisciplinary PC research training program and providing three annual fellowships. Fellows contribute to PERC activities and receive strategic advice from patients about integrating POR into their projects. PERC’s patient partners became increasingly embedded in the provincial network and embraced opportunities to mobilize their expertise and meaningfully advance patient partnership in PC research. Website analytics indicate the PC community’s uptake of PERC resources. Conclusions: PERC’s activities build capacity in patient-oriented PC research among researchers, patient partners, and trainees in Ontario and beyond.

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)0,159
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,201
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1590,201
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0220,028
Communication savante0,0160,012
Science ouverte0,0050,029
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,479
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,066 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Explorer davantage

Même revueThe Annals of Family MedicineMême sujetPrimary Care and Health OutcomesTravaux en français237 207