Enhancing Indigenous health research capacity in northern Ontario through distributed community engaged medical education at NOSM: A qualitative evaluation of the community engagement through research pilot program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Community Engagement Through Research (CETR) program matches Indigenous communities interested in exploring their own health research questions with NOSM learners seeking experience in health services research, supervised by faculty experienced in community-based participatory research. METHODS: Qualitative research was conducted using key informant interviews to examine outcomes of the matching of medical students with Indigenous distributed medical education (DME) communities in NOSM's distributed curriculum, in particular improvements for capacity for Indigenous health research in Northern Ontario. RESULTS: Interviews showed that community-centred research was appreciated by community, students and faculty and the social accountability aspect was acknowledged. Students and community members found meaning in the immediate applicability of the research to real community problems and felt inspired by it. The challenges that were identified were mainly related to time and resource constraints, including providing sufficient research training for learners, and the time period required for research ethics board approvals. CONCLUSIONS: The program successfully brought together communities interested in conducting their own health research, with medical students interested in learning about and conducting health research with Indigenous communities. It is therefore an example of successful community based participatory research supporting the social accountability mandate. Challenges are mainly administrative in nature. The program has the potential to be scalable and financially sustainable.
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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 | 0,250 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,072 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».