Comment impliquer le public et les patient(e)s dans la recherche en prévention primaire: Perspectives internationales et leçons tirées du réseau de recherche en prévention primaire des cancers CANCEPT
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This article explores the methods and benefits of involving patients and the public in primary prevention (PP) cancer research. Through the experience of the CANCEPT PP research network, it aims to clarify practices and propose methodological guidelines for developing interventions tailored to the needs of populations. METHODS: The Methodological Exchange Group GEM MIXTE, made up of 9 researchers and 9 co-researchers, met monthly (2023-2024, France) in order to define public and patient involvement in PP, take stock of participatory practices among CANCEPT members via a questionnaire (14 researchers, 8 institutions, 22 projects), and develop methodological guidelines in the form of a mind map. The participatory approaches were evaluated using the Public and Patient Engagement Evaluation Tool (PPEET) questionnaire. RESULTS: GEM MIXTE has enabled us to clarify the methodology of participatory research in PP and to propose practical guidelines. This work highlights the importance of diversifying the profiles of the co-researchers to enhance the relevance of interventions, while emphasizing the role of the group coordinator in structuring and facilitating exchanges. The PPEET evaluation confirmed that the co-researchers were committed to the objectives, although socio-cultural diversity remains a challenge. CONCLUSION: This work proposes a methodological framework for integrating lived experience into research. The guidelines developed provide tools to inspire other networks to structure their approaches effectively, thereby strengthening citizen participation in public health.
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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 | 0,111 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,020 |
| Communication savante | 0,021 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».