Co-design and implementation research: challenges and solutions for ethics committees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation science research, especially when using participatory and co-design approaches, raises unique challenges for research ethics committees. Such challenges may be poorly addressed by approval and governance mechanisms that were developed for more traditional research approaches such as randomised controlled trials. DISCUSSION: Implementation science commonly involves the partnership of researchers and stakeholders, attempting to understand and encourage uptake of completed or piloted research. A co-creation approach involves collaboration between researchers and end users from the onset, in question framing, research design and delivery, and influencing strategy, with implementation and broader dissemination strategies part of its design from gestation. A defining feature of co-creation is its emergent and adaptive nature, making detailed pre-specification of interventions and outcome measures impossible. This methodology sits oddly with ethics committee protocols that require precise pre-definition of interventions, mode of delivery, outcome measurements, and the role of study participants. But the strict (and, some would say, inflexible) requirements of ethics committees were developed for a purpose - to protect participants from harm and help ensure the rigour and transparency of studies. We propose some guiding principles to help square this circle. First, ethics committees should acknowledge and celebrate the diversity of research approaches, both formally (through training) and informally (by promoting debate and discussion); without active support, their members may not understand or value participatory designs. Second, ground rules should be established for co-design applications (e.g. how to judge when 'consultation' or 'engagement' becomes research) and communicated to committee members and stakeholders. Third, the benefits of power-sharing should be recognised and credit given to measures likely to support this important goal, especially in research with vulnerable communities. Co-design is considered best practice, for example, in research involving indigenous peoples in New Zealand, Australia and Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
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 | 0,715 | 0,665 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,093 |
| Communication savante | 0,043 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».