Why sex and gender matter in implementation research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been a recent swell in activity by health research funding organizations and science journal editors to increase uptake of sex and gender considerations in study design, conduct and reporting in order to ensure that research results apply to everyone. However, examination of the implementation research literature reveals that attention to sex and gender has not yet infiltrated research methods in this field. DISCUSSION: The rationale for routinely considering sex and gender in implementation research is multifold. Sex and gender are important in decision-making, communication, stakeholder engagement and preferences for the uptake of interventions. Gender roles, gender identity, gender relations, and institutionalized gender influence the way in which an implementation strategy works, for whom, under what circumstances and why. There is emerging evidence that programme theories may operate differently within and across sexes, genders and other intersectional characteristics under various circumstances. Furthermore, without proper study, implementation strategies may inadvertently exploit or ignore, rather than transform thinking about sex and gender-related factors. Techniques are described for measuring and analyzing sex and gender in implementation research using both quantitative and qualitative methods. The present paper describes the application of methods for integrating sex and gender in implementation research. Consistently asking critical questions about sex and gender will likely lead to the discovery of positive outcomes, as well as unintended consequences. The result has potential to strengthen both the practice and science of implementation, improve health outcomes and reduce gender inequities.
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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 | 0,303 | 0,505 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,031 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».