The ethics of community-based research with people who use drugs: results of a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug user networks and community-based organizations advocate for greater, meaningful involvement of people with lived experience of drug use in research, programs and services, and policy initiatives. Community-based approaches to research provide an opportunity to engage people who use drugs in all stages of the research process. Conducting community-based participatory research (CBPR) with people who use drugs has its own ethical challenges that are not necessarily acknowledged or supported by institutional ethics review boards. We conducted a scoping review to identify ethical issues in CBPR with people who use drugs that were documented in peer-reviewed and grey literature. METHODS: The search strategy focused on three areas; community-based research, ethical issues, and drug use. Searches of five academic databases were conducted in addition to a grey literature search, hand-searching, and consultation with organizational partners and key stakeholders. Peer reviewed literature and community reports published in English between 1985 and 2013 were included, with initial screening conducted by two reviewers. RESULTS: The search strategy produced a total of 874 references. Twenty-five references met the inclusion criteria and were included in our thematic analysis. Five areas were identified as important to the ethics of CBPR with people who use drugs: 1) participant compensation, 2) drug user perspectives on CBPR, 3) peer recruitment and representation in CBPR, 4) capacity building, and 5) participation and inclusion in CBPR. CONCLUSIONS: We critically discuss implications of the emerging research in this field and provide suggestions for future research and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,197 | 0,367 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».