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Record W7161804531 · doi:10.82308/16669

Assessing Organizational Participatory Research Partnerships in Health: A Content Validation Study

2024· dissertation· en· W7161804531 on OpenAlexaboutno aff
Joshua Mitchell

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldHealth Professions
TopicHealth Policy Implementation Science
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCitizen journalismContext (archaeology)Content analysisQualitative research

Abstract

fetched live from OpenAlex

ContexteLa recherche participative organisationnelle (RPO) est une approche de recherche dans laquelle les chercheurs travaillent en partenariat avec des membres des organisations de santé, par exemple des cliniciens et des gestionnaires, afin d'améliorer les pratiques de l'organisation (apprentissage organisationnel). De meilleurs processus de partenariat dans le cadre de la RPO conduiraient à des avantages supplémentaires, c'est-à-dire à des résultats positifs en dehors des types de changement prévus. Bien que l'évaluation des partenariats puisse être utilisée pour maximiser les processus de partenariat, peu d'évaluations ont été rapportées dans la littérature sur le RPO. Pour combler cette lacune, une revue systématique a identifié six outils d'évaluation des partenariats de RPO qui ont été utilisés pour produire des concepts et des dimensions des partenariats de RPO ainsi qu'un questionnaire d'évaluation (OPREM V2). Ces produits peuvent toutefois être améliorés. Premièrement, les relations entre les concepts et les dimensions des partenariats de RPO n'ont pas été expliquées ou prédites. Cela permettrait d'établir une base théorique pour améliorer la validité de l'évaluation des partenariats de RPO. Deuxièmement, le contenu de l’OPREM V2 n'a pas été validé par des experts. Troisièmement, le contenu n'a pas été validé auprès d’utilisateurs, c'est-à-dire des parties prenantes de RPO qui utiliseraient le questionnaire. La validation auprès d’experts et d’utilisateurs permet d’améliorer la pertinence d’un questionnaire et de s’assurer qu’il mesure bien le construit d’intérêt, soit le partenariat en RPO.ObjectifsL'objectif global de cette recherche est de produire un questionnaire pour l'évaluation des partenariats de RPO, qui soit fondé sur la théorie et qui ait été validé par des experts et des utilisateurs.Les objectifs spécifiques de cette recherche sont les suivants :(O1) Prédire et expliquer les relations entre les concepts et les dimensions des partenariats de RPO afin de produire une théorie qui servira de base conceptuelle au développement subséquent de l'OPREM.(O2) Valider l'OPREM V2 avec des experts pour produire une troisième version de l'OPREM (V3).(O3) Valider l'OPREM V3 auprès d’utilisateurs pour produire une quatrième version de l'OPREM (V4).Devis de l’étudeIl s’agit d’une étude de validation de contenu en trois phases : élaboration de la théorie (phase 1) et une étude utilisant une méthode mixte (phases 2, e-Delphi, et 3, tests cognitifs et d'utilisabilité).Phase 1 (O1) [Élaboration de la théorie] : Les relations entre les concepts et les dimensions des partenariats de RPO ont été expliquées et prédites à l'aide de guides sur l'élaboration de théories, pour développer une théorie des partenariats de RPO. Cette théorie a constitué le fondement conceptuel de l'élaboration des versions subséquentes de l'OPREM.Phase 2 (O2) [Composante quantitative, e-Delphi] : des experts internationaux de RPO ont établi un consensus sur les items de la V2. Les experts ont évalué la pertinence et la clarté des items. Étant donné que les experts ont jugé tous les items pertinents ou très pertinents, les évaluations de la clarté ont été utilisées pour conserver les items tels quels, les modifier et les conserver, ou les supprimer. Les experts ont également eu la possibilité de commenter leurs réponses, de suggérer des modifications ou de composer de nouveaux items, ce qui a permis d'améliorer la représentativité des items. La liste finale des items a été utilisée pour produire un OPREM V3, qui a été évalué dans la phase suivante.Phase 3 (O3) [Composante qualitative, tests cognitifs et d’utilisabilité] : Les parties prenantes de RPO dans le contexte de soins de santé primaires ont pris part à des entretiens cognitifs et ont été interrogées sur leurs perceptions des items de l'OPREM V3 dans leur contexte et de son utilisabilité. Les utilisateurs des soins de santé primaires ont été choisis parce que je suis doctorant en médecine familiale et en soins primaires. Donc, ma thèse devrait avoir un impact sur la recherche et la pratique des soins de santé primaires. La liste finale des items a été utilisée pour produire une OPREM V4.ConclusionL’OPREM V4 sera diffusé au Canada et à l'étranger afin que les parties prenantes de RPO puissent utiliser les résultats de l'évaluation pour optimiser leurs partenariats de RPO, contribuant ainsi à améliorer les pratiques des organisations des soins de santé primaires

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Direct model labels (unvalidated)

Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.

Model armCategoriesStudy designConfidence
gemmano category
Domain: not available · Genre: Empirical
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Observationallow
gptMetaresearch
Domain: Evaluation · Genre: Empirical
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Observationallow
models splitAgreement compares identical category sets and study designs across arms.

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.217
metaresearch head score (Gemma)0.269
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesMetaresearch
DomainCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.783
Threshold uncertainty score0.965

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.2170.269
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0050.005
Science and technology studies0.0060.007
Scholarly communication0.0060.005
Open science0.0030.010
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.978
GPT teacher head0.807
Teacher spread0.171 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Labeled directly by 2 models reading the full record.

Metaresearch

The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.

Study designObservational
DomainEvaluation
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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