Essential metrics for assessing sex & gender integration in health research proposals involving human participants
Notice bibliographique
Résumé
Integrating sex and gender in health research is essential to produce the best possible evidence to inform health care. Comprehensive integration of sex and gender requires considering these variables from the very beginning of the research process, starting at the proposal stage. To promote excellence in sex and gender integration, we have developed a set of metrics to assess the quality of sex and gender integration in research proposals. These metrics are designed to assist both researchers in developing proposals and reviewers in making funding decisions. We developed this tool through an iterative three-stage method involving 1) review of existing sex and gender integration resources and initial metrics design, 2) expert review and feedback via anonymous online survey (Likert scale and open-ended questions), and 3) analysis of feedback data and collective revision of the metrics. We received feedback on the initial metrics draft from 20 reviewers with expertise in conducting sex- and/or gender-based health research. The majority of reviewers responded positively to questions regarding the utility, clarity and completeness of the metrics, and all reviewers provided responses to open-ended questions about suggestions for improvements. Coding and analysis of responses identified three domains for improvement: clarifying terminology, refining content, and broadening applicability. Based on this analysis we revised the metrics into the Essential Metrics for Assessing Sex and Gender Integration in Health Research Proposals Involving Human Participants, which outlines criteria for excellence within each proposal component and provides illustrative examples to support implementation. By enhancing the quality of sex and gender integration in proposals, the metrics will help to foster comprehensive, meaningful integration of sex and gender throughout each stage of the research process, resulting in better quality evidence to inform health care for all.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».