Barriers and facilitators to recruitment of South Asians to health research: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: People of South Asian ethnicity are under-represented in health research studies. The objectives of this scoping review were to examine the barriers and facilitators to recruitment of South Asians to health research studies and to describe strategies for improving recruitment. DESIGN: Scoping review METHODS: Using the Arksey and O'Malley framework for scoping reviews, we comprehensively searched electronic databases (MEDLINE via PubMed, Cochrane Library, CINAHL and PsycINFO). Studies that identified barriers and facilitators to recruitment, or recruitment strategies for South Asian populations were included. Recruitment barriers, facilitators and strategies were grouped thematically and summarised narratively. SYNTHESIS: Of 1846 potentially relevant articles, 15 met the inclusion criteria and were included in the thematic synthesis. Multiple facilitators and barriers to enrolment of South Asians in health research studies were identified; these most commonly related to logistical challenges, language and cultural barriers, concerns about adverse consequences of participating and mistrust of research. Several actionable strategies were discussed, the most common being engagement of South Asian communities, demonstration of cultural competency, provision of incentives and benefits, language sensitivity through the use of translators and translated materials and the development of trust and personal relationships. CONCLUSION: There is a growing awareness of the barriers and facilitators to recruitment of South Asian participants to health research studies. Knowledge of effective recruitment strategies and implementation during the grant funding stages may reduce the risk of poor recruitment and representation of South Asians.
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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 | 0,146 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».