Shaping the future of primary care in Canada: trainee insights on patient and public engagement in health system transformation research
Notice bibliographique
Résumé
Access to healthcare in Canada remains a significant issue, with over one in five people lacking attachment to a regular primary care provider. To address this, patients, health professionals, researchers and policymakers are advocating for health system transformation aimed at improving access and achieving the quintuple aim. As a result, research funding increasingly prioritizes health system transformation. However, whilst collaborative approaches such as integrated knowledge translation (IKT) are critical for success, trainees face barriers to integrating patient and public engagement into their research. These challenges include limited time and resources, difficulties in developing meaningful partnerships, tensions between independent intellectual contributions and collaborative research and academic structures that reinforce power imbalances. This commentary presents four trainee experiences that demonstrate successful capacity-building initiatives for trainees to embed patient and public engagement in health system transformation research. The first case study focusses on the Patient Expertise in Research Collaboration (PERC), which supports Transdisciplinary Understanding and Training on Research-Primary Health Care (TUTOR-PHC) trainees in incorporating patient perspectives into primary healthcare research. The second highlights the role of the Integrated Knowledge Translation Research Network (IKTRN) in building trainee capacity through funding. The third explores a trainee experience with the ACCESS Open Minds Network (AOM). The fourth describes a trainee experience within a co-design study, the Enhancing Physical and Community MoBility in OLDEr Adults with Health Inequities Using CommuNity Co-Design (EMBOLDEN). These case studies provide insights into effective strategies for overcoming barriers to patient and public engagement in research. However, opportunities for such engagement remain uneven and depend on limited funding. To foster sustainable support, academic institutions must integrate these capacity-building initiatives, promoting a future of primary care in Canada that is inclusive, patient-centred and responsive to evolving population needs.
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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 | 0,034 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,062 | 0,033 |
| Communication savante | 0,021 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».