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Enregistrement W2151048898 · doi:10.1186/1472-6939-14-40

Accessing health services through the back door: a qualitative interview study investigating reasons why people participate in health research in Canada

2013· article· en· W2151048898 sur OpenAlexafffundabout
Anne Townsend, Susan Cox

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Ethics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQualitative researchGrounded theoryFocus groupHealth carePhilosophy of medicineExploratory researchContext (archaeology)Research ethicsHealth services researchPsychologyMedicinePublic relationsNursingMedical educationPublic healthAlternative medicineSociologySocial sciencePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although there is extensive information about why people participate in clinical trials, studies are largely based on quantitative evidence and typically focus on single conditions. Over the last decade investigations into why people volunteer for health research have become increasingly prominent across diverse research settings, offering variable based explanations of participation patterns driven primarily by recruitment concerns. Therapeutic misconception and altruism have emerged as predominant themes in this literature on motivations to participate in health research. This paper contributes to more recent qualitative approaches to understanding how and why people come to participate in various types of health research. We focus on the experience of participating and the meanings research participation has for people within the context of their lives and their health and illness biographies. METHODS: This is a qualitative exploratory study informed by grounded theory strategies. Thirty-nine participants recruited in British Columbia and Manitoba, Canada, who had taken part in a diverse range of health research studies participated in semi-structured interviews. Participants described their experiences of health research participation including motivations for volunteering. Interviews were recorded, transcribed, and analyzed using constant comparisons. Coding and data management was supported by Nvivo-7. RESULTS: A predominant theme to emerge was 'participation in health research to access health services.' Participants described research as ways of accessing: (1) Medications that offered (hope of) relief; (2) better care; (3) technologies for monitoring health or illness. Participants perceived standard medical care to be a "trial and error" process akin to research, which further blurred the boundaries between research and treatment. CONCLUSIONS: Our findings have implications for recruitment, informed consent, and the dichotomizing of medical/health procedures as either research or treatment. Those with low health status may be more vulnerable to potential coercion, suggesting the need for a more cautious approach to obtaining consent. Our findings also indicate the need for boundary work in order to better differentiate treatment and research. It is important however to acknowledge a categorical ambiguity; it is not always the case that people are misinformed about the possible benefits of research procedures (i.e., therapeutic misconception); our participants were aware that the primary purpose of research is to gain new knowledge yet they also identified a range of actual health benefits arising from their participation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0390,019
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,875
Tête enseignante GPT0,705
Écart entre enseignants0,170 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations59
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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