Generating Priorities in Eating Disorder Research: Recommendations from Canadian Young Adults and Caregivers.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Consensus-building approaches have seldom been used to develop research priorities informed by young adults and caregivers with lived eating disorder (ED) experience. Objective: To identify the most important research priorities among Canadian young adults and caregivers affected by EDs. Method: Using the Nominal Group Technique (NGT), we recruited Canadian young adults (ages 18-29) with pediatric ED treatment experience and their caregivers to participate in two separate NGT panels. The panels consisted of four stages: silent generation, round robin sharing, discussion, and ranking of the generated priorities. Priorities were weighted using a points system and later added to produce a total score for young adults and caregivers. Informed by Qualitative Description, qualitative content analysis was conducted to analyze the discussion portion of the panels. Results: =10) panels generated 19 and 24 priorities, respectively. The most highly endorsed research priorities among young adults were to improve existing treatment models, to include underrepresented groups in ED research, and to provide more ED education for healthcare providers. Caregivers also endorsed the need for research to improve ED training for healthcare providers and for more robust standard operating procedures and best practices for EDs. In the discussion, participants shared high-level recommendations, frustrations with current ED care, and positive reflections on the NGT process. Conclusions: Future research opportunities based on these generated priorities have the potential to improve alignment and relevance between ED research being conducted and the needs of young adults and caregivers affected by EDs.
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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 | 0,215 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».