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Enregistrement W4410756498 · doi:10.1186/s40900-025-00729-9

Partnering for impact: best practices for planning in-person academic events with Patient Partners involvement– Lessons learned from Diabetes Action Canada

2025· letter· en· W4410756498 sur OpenAlexafffundabout
Tracy McQuire, Jamie Boisvenue, Katharine Mackett, Jasmine Maghera, Julie Makarski, Amelia Rodríguez Martín, Linxi Mytkolli, Conrad Pow, Holly O. Witteman

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecNorth York General HospitalDiabetes CanadaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity Health Network FoundationDiabetes Action CanadaDiabetes Canada
Mots-clésAction (physics)Best practicePsychologyMedical educationMedicineNursingPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health-related academic events that focus on patient-oriented research should prioritize the needs and interests of those most affected by their outcomes. Diabetes Action Canada (DAC) has hosted six in-person workshops over eight years, bringing together over 100 participants from research, healthcare delivery, government, non-profit organizations, and communities with lived experience of diabetes. This paper outlines key lessons and best practices from Diabetes Action Canada's collaborative approach to workshop co-design with Patient Partners. For the 2024 workshop, a planning committee, largely composed of Patient Partners, played a central role in shaping the agenda. Their contributions ensured active patient participation, addressed power imbalances, fostered inclusivity, and created supportive spaces. Strategies such as co-designed agendas, symbolic markers for patient-led presentations, and facilitated networking sessions effectively enhanced engagement. Evaluations highlighted the importance of equitable participation and multidisciplinary collaboration, emphasizing the scalability of DAC's co-design principles for diverse research and healthcare contexts. These insights provide a foundation for inclusive, impactful, and patient-centered event planning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,811
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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