How to become partners. Ways to enhance the quality of patient and public involvement in healthcare research
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing emphasis on involving patients and the public in healthcare research. This is especially true in qualitative healthcare research, where partnerships are encouraged between patients with lived experiences and researchers with academic expertise. The rationale is that collaboration can enhance the study's relevance to healthcare users and improve the research quality. However, establishing partnerships can be complex and challenging, requiring negotiation and alignment of expectations. In a qualitative study exploring communication in clinical encounters at a Danish university hospital, we invited patients and relatives to become involved in research. This commentary discusses the challenges, insights, and adjustments to our research design that emerged from the process. Through continuous dialogues with various patients and relatives, we, as researchers, gained a deeper understanding of how to make our research relevant to patients and relatives and how to approach involving patients and relatives in our research. By emphasizing the significance of these dialogues, we aim to demonstrate how aligning expectations and building partnerships with patients and relatives resulted in valuable learning experiences for the researchers and considerably impacted the study's design. Furthermore, we want to highlight that building partnerships requires time, flexibility, and a mutual learning approach to negotiate and align expectations effectively. In this commentary we first review the practice of involving patients and the public in healthcare research and provide an overview of the study's context. Next, we outline our efforts to negotiate and align expectations with patients and relatives, highlighting how new insights led to adjustments to the research design. Finally, we address challenges and the requirements researchers face when involving patients and the public in research partnerships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,133 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».