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Enregistrement W6959615953 · doi:10.11575/prism/45734

Moving patient-oriented research forward: thoughts from the next generation of knowledge translation researchers

2018· other· en· W6959615953 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2018
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed and Plant Biochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationTheme (computing)Health careBest practiceTranslational researchBody of knowledgePatient care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plain English summary As knowledge translation trainee participants, we report on the discussions that took place during the 2017 Knowledge Translation Canada Summer Institute. The theme of the institute was patient-oriented research and patient engagement in research. Trying to move knowledge into health care practice can be difficult. Including patients and families as members of the research team can help to overcome some of these challenges by producing more relevant research designs and results. However, in the absence of guidelines and best practices, it can be difficult for trainees and researchers to effectively engage patients and families in designing and conducting research. We detail how trainees and early career researchers are currently engaging patients in their research, the strengths and challenges of engaging patients in research, and lessons learned. These discussions have helped us to identify important areas where future training and guidance is needed to support trainees as patient-oriented researchers. Abstract Background Moving knowledge into health care practice can present a number of challenges for researchers. Including patients and families as members of the research team can help to overcome some of these challenges by producing more relevant research designs and results. However, many trainees and researchers experience difficulty in engaging patients and families in research effectively. Main body We report on the discussions that took place at the 2017 Knowledge Translation (KT) Canada Summer Institute (KTCSI). The theme of the KTCSI was patient-oriented research and patient engagement in research. We provide an important viewpoint on how trainees and early career researchers are currently engaging patients in their research, the strengths and challenges of engaging patients in research, and lessons learned. As the target audience of the KTCSI, we provide our thoughts on what is needed to support trainees and researchers to more effectively engage patients and families in research. Conclusion While many of the participants at the KTCSI are conducting patient-oriented research, practical guidance, resources and tools are needed to ensure the effective engagement of patients in research. These discussions have helped us to identify how to move forward as patient-oriented researchers and where future work and support is needed to achieve effective engagement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,114 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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