Adapting ethical guidelines for adolescent health research to street-connected children and youth in low- and middle-income countries: a case study from western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Street-connected children and youth (SCCY) in low- and middle-income countries (LMIC) have multiple vulnerabilities in relation to participation in research. These require additional considerations that are responsive to their needs and the social, cultural, and economic context, while upholding core ethical principles of respect for persons, beneficence, and justice. The objective of this paper is to describe processes and outcomes of adapting ethical guidelines for SCCY's specific vulnerabilities in LMIC. METHODS: As part of three interrelated research projects in western Kenya, we created procedures to address SCCY's vulnerabilities related to research participation within the local context. These consisted of identifying ethical considerations and solutions in relation to community engagement, equitable recruitment, informed consent, vulnerability to coercion, and responsibility to report. RESULTS: Substantial community engagement provided input on SCCY's participation in research, recruitment, and consent processes. We designed an assent process to support SCCY to make an informed decision regarding their participation in the research that respected their autonomy and their right to dissent, while safeguarding them in situations where their capacity to make an informed decision was diminished. To address issues related to coercion and access to care, we worked to reduce the unequal power dynamic through street outreach, and provided access to care regardless of research participation. CONCLUSIONS: Although a vulnerable population, the specific vulnerabilities of SCCY can to some extent be managed using innovative procedures. Engaging SCCY in ethical research is a matter of justice and will assist in reducing inequities and advancing their health and human dignity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».