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Enregistrement W4412934806 · doi:10.1186/s12961-025-01366-0

Shaping the future of primary care in Canada: trainee insights on patient and public engagement in health system transformation research

2025· article· en· W4412934806 sur OpenAlexafffundabout
Ashley Chisholm, Meghan Gilfoyle, Maggie MacNeil, Carolyn M. Melro

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensMcGill UniversityLakehead UniversityMcMaster UniversityWomen's College HospitalCanadian Medical Association
Organismes subventionnairesUniversity of LimerickPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaOntario Ministry of Health and Long-Term CareMcMaster UniversityCanadian Institutes of Health ResearchOntario SPOR SUPPORT Unit
Mots-clésHealth services researchPublic healthHealth administrationPrimary careHealthcare policyMedicineHealth policyHealth care reformHealth careNursingPopulation healthTransformation (genetics)Health informaticsPolitical scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0620,033
Communication savante0,0210,006
Science ouverte0,0040,021
Intégrité de la recherche0,0070,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,586
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,057 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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