Patient voices to enhance concussion research participation: an exploratory qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There are unique characteristics of vulnerability among adult patients who experience a concussion and have persistent symptoms suggesting the need to tailor recruitment and retention strategies for this population. We aimed to obtain perspectives from post-concussion patients regarding factors they value to encourage recruitment and support retention, thereby assisting research teams conducting studies on concussion. METHODS: The authors used purposive, nonrandom sampling to identify potential research participants for this exploratory qualitative sub-study. Interview questions were designed using Appreciative Inquiry to gain patient-centered approaches to support recruitment and retention. Transcripts from telephone interviews were analyzed using reflexive thematic analysis. RESULTS: We identified two main themes: 1) positive change and 2) participant-centered study design. Each main theme had three sub-themes to support recruitment and/or retention. Positive changes included a) meaningful study impact, b) personal contribution counts, and c) gain information, and reassurance. Participant-centered study design included a) convenience, b) accommodation, and c) feeling valued. CONCLUSIONS: Focused efforts in planning to recruit and retain vulnerable populations for research are paramount. Based on our exploratory findings from a limited sample, we offer patient-reported insights to reflect upon the ongoing learning process to optimize recruitment and retention in the field of concussion research.
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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 | 0,043 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».