Engaging patient partners to identify research priorities for atrial fibrillation: Results from a patient engagement day
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We describe a Patient Engagement Day from the Canadian Stroke Prevention Network (C-SPIN). Patients and family members were engaged as patient partners to generate and prioritize future direction for Atrial Fibrillation (AF) research. Methods: A facilitated group discussion methodology was used that included a nominal group brainstorming and decision-making technique designed to foster participation and idea generation. Results: Twenty-four patient partners attended. Priorities related to: 1) need for a curative focus and not new medication (84 %), 2) identification of triggers (53 %), and 3) home-based/remote monitoring (53 %). Use of the Public and Patient Engagement Evaluation Tool (PPEET) found patient partners understood the intent of the day, with its objectives being met. Findings highlighted knowledge gaps by patient partners that were previously thought to be understood. Conclusion: Patient partners could benefit from more focused education about atrial fibrillation. Notably, the priorities identified by patient partners were new to the research team, reinforcing the importance of engaging with the population who will be impacted by the research. Innovation: Little research has been undertaken examining patient partner priorities regarding atrial fibrillation research. This work highlights patient partners' interest in providing input and shaping future research endeavors.
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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 | 0,023 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».