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Enregistrement W7116944718 · doi:10.1177/26330040251404519

From care to cure: a patient engagement framework for rare disease and orphan drug research

2025· article· en· W7116944718 sur OpenAlexaffabout
Nahya Awada, Anil M. Varughese

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Rare Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrphan drugRare diseasePatient careDiseaseHealth careHealthcare systemPatient participation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rare diseases (RDs) encompass over 6000-8000 conditions, with 94% lacking available therapies. These conditions affect 400 million people globally, including three million Canadians, who face numerous challenges throughout their healthcare journey. Patient engagement (PE) is increasingly recognized as essential for improving outcomes yet remains inadequate in RD and orphan drug research particularly in Canada, where a national strategy for integrating RD patients' perspectives is lacking. To address this gap, this paper presents a Rare Disease Patient Engagement Framework (RDPEF), a structured model designed to support meaningful PE across all levels of healthcare, including research. Objectives: To develop a RDPEF that addresses barriers to engagement, reduces stigma, and incorporates patient experience as a core element in RD and orphan drug research and decision-making. Design: A conceptual framework development study informed by qualitative research and a targeted review of existing PE frameworks. Methods: The RDPEF was developed using a systematic approach that combined a review of existing literature on PE frameworks with new qualitative research on the experiences of RD patients in Canada. Semi-structured interviews examined patients' healthcare journeys, focusing on disease management, access to orphan drugs, and opportunities for engagement. A thematic analysis of the existing literature and interview data identified common challenges, which guided the framework's design. The RDPEF integrates elements from various other PE models, customizes them to the specific needs of RD patients, and emphasizes engagement across the entire orphan drug lifecycle. Results: Thematic findings from qualitative research highlighted limited to no patient involvement beyond clinical trials, significant stigma and discrimination, and the absence of structured engagement in drug review and reimbursement processes. These insights informed the development of the RDPEF, which outlines levels and forms of engagement, guiding principles (including stigma reduction), and mechanisms for integrating patient experience across healthcare, policy, and research domains. Conclusion: The RDPEF is a timely tool for enhancing PE in orphan drug research. By addressing engagement barriers, reducing stigma, and centering patient experience, the framework offers a roadmap for patients, researchers, healthcare providers, and policymakers to create a more inclusive and responsive system for RD patients in Canada.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,906

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
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'admission2
Résumé présentoui

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