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Enregistrement W1967983870 · doi:10.1007/s11999-015-4254-5

What Factors Influence the Production of Orthopaedic Research in East Africa? A Qualitative Analysis of Interviews

2015· article· en· W1967983870 sur OpenAlexaff
Iain S. Elliott, Daniel B. Sonshine, Sina Akhavan, Angelique Slade Shantz, Amber Caldwell, Jesse Slade Shantz, Richard A. Gosselin, Richard R. Coughlin

Notice bibliographique

RevueClinical Orthopaedics and Related Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQualitative researchProduction (economics)Anthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research addressing the burden of musculoskeletal disease in low- and middle-income countries does not reflect the magnitude of the epidemic in these countries as only 9% of the world's biomedical resources are devoted to addressing problems that affect the health of 90% of the world's population. Little is known regarding the barriers to and drivers of orthopaedic surgery research in such resource-poor settings, the knowledge of which would help direct specific interventions for increasing research capacity and help surgeons from high-income countries support the efforts of our colleagues in low- and middle-income countries. PURPOSE: We sought to identify through surveying academic orthopaedic surgeons in East Africa: (1) barriers impeding research, (2) factors that support or drive research, and (3) factors that were identified by some surgeons as barriers and others as drivers (what we term barrier-driver overlap) as they considered the production of clinical research in resource-poor environments. MATERIALS: Semistructured interviews were conducted with 21 orthopaedic surgeon faculty members at four academic medical centers in Ethiopia, Kenya, Tanzania, and Uganda. Qualitative content analysis of the interviews was conducted using methods based in grounded theory. Grounded theory begins with qualitative data, such as interview transcripts, and analyzes the data for repeated ideas or concepts which then are coded and grouped into categories which allow for identification of subjects or problems that may not have been apparent previously to the interviewer. RESULTS: We identified and quantified 19 barriers to and 21 drivers of orthopaedic surgery research (mentioned n = 1688 and n = 1729, respectively). Resource, research process, and institutional domains were identified to categorize the barriers (n = 7, n = 5, n = 7, respectively) and drivers (n = 7, n = 8, n = 6, respectively). Resource barriers (46%) were discussed more often by interview subjects compared with the research process (26%) and institutional barriers (28%). Drivers of research discussed at least once were proportionally similar across the three domains. Some themes such as research ethics boards, technology, and literature access occurred with similar frequency as barriers to and drivers of orthopaedic surgery research. CONCLUSIONS: The barriers we identified most often among East African academic orthopaedic faculty members focused on resources to accomplish research, followed by institutional barriers, and method or process barriers. Drivers to be fostered included a desire to effect change, collaboration with colleagues, and mentorship opportunities. The identified barriers and drivers of research in East Africa provide a targeted framework for interventions and collaborations with surgeons and organizations from high-resource settings looking to be involved in global health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,435
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,133 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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