Avaliando o Impacto da Pesquisa em Cuidados Primários
Um olhar sobre como a pesquisa em atenção primária molda os resultados de saúde no mundo todo.
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A atenção primária é uma parte essencial dos sistemas de saúde em todo o mundo. Ela foca em manter os pacientes saudáveis, oferecendo vários serviços de saúde que incluem prevenção, tratamento e apoio. Os pesquisadores na área de atenção primária estão super interessados em coletar informações sobre seu trabalho pra garantir que a melhor ciência seja aplicada na prática. Eles querem saber quão eficaz é sua pesquisa e como isso impacta os resultados de saúde.
Mas medir os resultados e efeitos da pesquisa pode ser complicado. Normalmente, isso requer habilidades especiais e pode levar bastante tempo e grana. Pra avaliar bem a pesquisa, uma mistura de números (dados quantitativos) e relatos pessoais (dados qualitativos) pode dar uma visão mais clara. Por exemplo, Pesquisas e entrevistas com stakeholders podem adicionar insights valiosos junto com os dados numéricos.
Ultimamente, alguns métodos usando tecnologia pra analisar dados de pesquisa foram desenvolvidos. Essas ferramentas computacionais permitem que os pesquisadores analisem dados variados de forma eficiente. Eles conseguem combinar diferentes tipos de dados, como registros de publicações e engajamento nas redes sociais, pra entender melhor os resultados da pesquisa. O objetivo é avaliar os programas de pesquisa em atenção primária e identificar tendências.
Por que a Atenção Primária é Importante?
A atenção primária desempenha um papel significativo na saúde global. Ela foi criada pra melhorar a saúde dos pacientes através de uma variedade de serviços que não só tratam, mas também promovem saúde e previnem doenças. Esse tipo de cuidado examina fatores biológicos, comportamentais e sociais que influenciam a saúde. Através da pesquisa, a atenção primária pode desenvolver práticas baseadas em evidências, garantindo que a melhor ciência disponível seja aplicada nas configurações de saúde.
Tanto os pesquisadores quanto as instituições envolvidas na atenção primária querem entender o foco de sua pesquisa. Em nível individual, saber os detalhes pode ajudar os pesquisadores a escolher atividades adequadas. Em uma escala mais ampla, isso pode orientar decisões sobre financiamento e estratégias operacionais.
Coletando Dados de Pesquisa
Pra avaliar a pesquisa em atenção primária, um grupo de pesquisadores coletou dados de várias fontes. Eles analisaram uma seleção das principais instituições de pesquisa em atenção primária e se concentraram em pesquisadores que publicaram artigos acadêmicos por seis anos. Usando bancos de dados que rastreiam publicações, eles criaram um panorama abrangente das atividades de pesquisa em atenção primária.
Os dados foram coletados de duas fontes principais: um conhecido banco de dados de publicações de pesquisa e métricas de redes sociais. Essas fontes ajudam a identificar quantos artigos foram publicados, com que frequência são citados e como estão sendo discutidos ou compartilhados em plataformas como Twitter e Wikipedia.
Analisando os Resultados da Pesquisa
Na análise, os dados foram categorizados pra dar uma visão sobre os resultados e impactos da pesquisa. Os pesquisadores acompanharam o número de publicações e citações. Eles também analisaram métricas das redes sociais pra captar o impacto mais amplo da pesquisa. O objetivo era apresentar uma visão detalhada de como a pesquisa em atenção primária está sendo recebida tanto academicamente quanto socialmente.
Um bom número de artigos publicados por pesquisadores de atenção primária foi amplamente citado, indicando sua relevância e importância. O engajamento nas redes sociais mostrou que esses artigos não foram apenas lidos por colegas, mas também compartilhados com o público, destacando sua significância.
Colaborações na Pesquisa
A Colaboração entre pesquisadores é crucial na pesquisa em atenção primária. Muitos pesquisadores trabalham juntos em diferentes instituições e países, formando uma rica rede de co-autoria. O estudo descobriu que as colaborações podem ser locais, nacionais ou internacionais, mostrando a interconexão da pesquisa em atenção primária.
Visualizar essas colaborações ajuda a entender como os pesquisadores interagem e compartilham conhecimento. Analisando a co-autoria, os pesquisadores podem ver quem são os principais contribuintes e como eles se encaixam na maior comunidade de pesquisa em atenção primária.
Foco Temático da Pesquisa
Analisar palavras-chave e temas de artigos publicados permite que os pesquisadores identifiquem os principais tópicos de foco dentro da atenção primária. Isso ajuda a entender quais áreas estão sendo exploradas e onde podem existir lacunas na pesquisa. Alguns temas comuns incluem saúde mental, prevenção de doenças, educação médica e melhoria da qualidade.
Os pesquisadores usaram técnicas estatísticas pra analisar como esses temas mudam ao longo do tempo e ver se novos tópicos surgiram. Notavelmente, a pandemia de COVID-19 trouxe atenção pra temas relacionados a doenças infecciosas e saúde pública, demonstrando a adaptabilidade e resposta da pesquisa em atenção primária.
Força e Impacto da Pesquisa
As descobertas gerais indicam que a pesquisa em atenção primária está crescendo e se tornando mais impactante. Os dados mostraram um aumento tanto nos resultados da pesquisa quanto no engajamento social ao longo dos anos. Isso aponta pra um fortalecimento do campo de pesquisa em atenção primária e sua importância no setor de saúde.
Tanto as citações acadêmicas quanto as menções nas redes sociais enfatizam o impacto social e acadêmico significativo da pesquisa em atenção primária. Os pesquisadores não estão apenas contribuindo pra o conhecimento científico, mas também se envolvendo com um público mais amplo.
Desafios e Limitações
Embora o estudo tenha oferecido insights valiosos, existem algumas limitações a serem consideradas. A pesquisa examinou um grupo específico de instituições de atenção primária. Isso significa que pode haver outros pesquisadores e instituições que não foram incluídos, o que pode limitar as descobertas. Diferentes metodologias, como um modelo "top-down" em vez de um "bottom-up", poderiam levar a conclusões diferentes.
Outro ponto a considerar é a dependência de bancos de dados específicos pra coleta de dados. Outras fontes podem fornecer insights diferentes sobre resultados ou impactos da pesquisa. À medida que o campo da pesquisa evolui, novas métricas e fontes de dados continuarão a surgir, destacando a necessidade de uma avaliação contínua de como a pesquisa é avaliada.
Conclusão
A exploração da pesquisa em atenção primária mostra a importância de conectar dados com insights práticos. Ao aproveitar métodos computacionais, os pesquisadores podem caracterizar melhor o cenário da atenção primária. Essa abordagem combina várias métricas pra oferecer uma visão abrangente dos resultados da pesquisa e seu impacto social.
As descobertas preparam o terreno para futuros trabalhos que continuarão investigando a pesquisa em atenção primária. À medida que a tecnologia avança, o potencial para insights mais profundos e melhores avaliações crescerá. Entender como a pesquisa em atenção primária contribui pra qualidade e resultados da saúde continua sendo uma área vital de exploração.
Título: Computational Methods for Characterizing Research Outputs, Collaborative Networks and Thematic Concentration: a Case Study in Primary Care Research Evaluation
Resumo: AO_SCPLOWBSTRACTC_SCPLOWO_ST_ABSObjectiveC_ST_ABSResearch impact is difficult to measure, evaluate and report. This study aims to demonstrate how computational scientometric methods, including bibliometric, network analytic, and thematic summary measures can efficiently characterize complex scientific disciplines, such as primary care research. MethodsWe used a retrospective cohort design. The study included N=17 international academic primary care research departments. A scientometric database was curated using a bottom-up methodology, which included peer-reviewed research articles/reviews, and associated meta-data, published between 01/01/2017 and 31/12/2022. Publication-level bibliometric information was queried from the Scopus application programming interface (API). The Altmetrics API was used to extract publication-level indicators of social engagement. Network analytic visualizations and statistics characterized research collaboration. Topic models and keyword mining characterized the main thematic areas of primary care research. At an author-level, we investigated correlations between bibliometric, altmetric, network analytic and topical summary measures. ResultsOur analysis included N=591 primary care researchers (from 17 institutions) who produced 13,047 unique peer-reviewed articles over the study timeframe. These 13,047 research articles were published in 2,237 unique journal titles; cited 231,121 times; and received broad social uptake (605,349 Twitter tweets, 36,982 mainstream media mentions, 884 Wikipedia references, and 1,127 policy document citations). The 591 researchers collaborated with 35,585 unique co-authors resulting in 20,808,886 pair-wise collaborations. The median number of authors per publication was 7 (IQR: 4-10; min=1; max=3,391). Frequently occurring keywords/n-grams and latent topical vectors, highlighted the diversity of primary care research. Clinical research themes included: physical/mental health conditions, disease prevention and screening, issues in primary/obstetric/emergency/palliative-care, and public health. Methodological research themes included: research synthesis/appraisal, statistical/epidemiological inference, study design, qualitative research, mixed methods, health economics, medical education, and quality improvement. Many themes were stable over the study timeframe. COVID-19 emerged as an important research theme from 2020 through 2022. Topic vectors encoding clinical medicine were positively correlated with bibliometric, altmetric and network centrality measures, whereas, vectors encoding qualitative methods, medical education, and public health were negatively correlated with these same metrics. ConclusionsMulti-metric, computational scientometric methods offer an efficient, transparent, and reproducible means for characterizing the research output of complex scientific disciplines, such as primary care research.
Autores: Christopher Meaney, Y. L. Ren, S. Ma, M. A. O'Brien, R. Upshur, J. de Rege, R. Moineddin, P. Selby
Última atualização: 2023-09-08 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.07.23295220
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.07.23295220.full.pdf
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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