Implementation and evolution of a citizen council to support patient-oriented pharmacy practice research in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Ontario Pharmacy Evidence Network (OPEN) introduced the OPEN Citizens' Council (OCC) in 2019 as a forum for citizen engagement. The OCC provides OPEN researchers with a mechanism for collecting citizens' perspectives on research priorities, strategies, data interpretation, and methods. OBJECTIVE: This paper examines the development and learning from OCC meeting data to provide insight into how a citizen advisory forum can enhance health practice research. METHODS: OCC evaluation used mixed methods. The Public and Patient Engagement Evaluation Tool (PPEET) and participant feedback interviews were offered to both OCC members and researcher presenters following OCC meetings. Descriptive statistical analysis of quantitative data (PPEET survey) was conducted. Inductive thematic analysis was used to conceptualize themes from qualitative semi-structured interviews from both OCC members and researcher presenters. RESULTS: Ongoing collection and analysis of survey data guided changes to OCC delivery. These included adjusting training, modifying meeting duration and scheduling, expanding preparation and discussion by posting materials online prior to meetings. Qualitative analysis of interview data led to development of four major themes: 1) rationale for participation in OCC, 2) OCC meeting experience, 3) lessons learned about citizen engagement, and 4) research impact and ramifications of citizen engagement (CE). CONCLUSION: Regular evaluation enabled council development that provided pharmacy researchers with a way to explore societal views on strategic and implementation research stages. By tapping into broad, civic knowledge, citizen engagement panels can complement other research engagement activities that include patients who have specific, lived experiences. Greater recognition of engagement types, activities, and associated value, along with resources to support collaborative initiatives, will lead to a more responsive research landscape.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».