An international cross-sectional study of dementia researchers’ own perspectives on patient and public involvement
Notice bibliographique
Résumé
Patient and Public Involvement (PPI) can enhance the quality and relevance of health research. However, its implementation remains uneven across regions and research fields. This study explores how dementia and aging researchers perceive PPI's impact on their work. A cross-sectional survey was distributed to 392 researchers in Europe, Latin America, the USA, and Canada. Following multiple expert reviews, native speaker input, and pilot testing, the final survey was administered. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics, group comparisons, and logistic regression models. Of 392 questionnaires, 91 were returned (23.2% response rate). Researchers in Europe, the USA, and Canada reported greater familiarity with PPI than those in Latin America. Notably, 45.1% of respondents selected "I prefer not to answer" when asked about PPI's role in their research; this was more common among Latin American participants, who also reported lower PPI knowledge. Logistic regression revealed that familiarity with PPI was associated with having more research experience, submitting more grant applications, better access to PPI groups, and using PPI to aid recruitment. These findings point to gaps in the awareness and application of PPI in aging and dementia research, with many researchers expressing uncertainty about its value. Regional disparities underscore the need for consistent, standardized approaches to PPI. Future efforts should focus on closing the gap between theoretical familiarity and active implementation to improve research quality and public engagement, particularly in under-resourced settings.
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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 | 0,038 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».