Harnessing the potential of community-based participatory research approaches in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the rapid growth in the sophistication of research on bipolar disorder (BD), the field faces challenges in improving quality of life (QoL) and symptom outcomes, adapting treatments for marginalized communities, and disseminating research insights into real-world practice. Community-based participatory research (CBPR)-research that is conducted as a partnership between researchers and community members-has helped address similar gaps in other health conditions. This paper aims to improve awareness of the potential benefits of CBPR in BD research. METHODS: This paper is a product of the International Society for Bipolar Disorders (ISBD) Taskforce on Community Engagement which includes academic researchers, healthcare providers, people with lived experience of BD, and stakeholders from BD community agencies. Illustrative examples of CBPR in action are provided from two established centres that specialize in community engagement in BD research: the Collaborative RESearch Team to study psychosocial issues in BD (CREST.BD) in Canada, and the Spectrum Centre for Mental Health Research in the United Kingdom. RESULTS AND DISCUSSION: We describe the philosophy of CBPR and then introduce four core research areas the BD community has prioritized for research: new treatment approaches, more comprehensive outcome assessments, tackling stigma, and enhanced understanding of positive outcomes. We then describe ways in which CBPR is ideal for advancing each of these research areas and provide specific examples of ways that CBPR has already been successfully applied in these areas. We end by noting potential challenges and mitigation strategies in the application of CBPR in BD research. CONCLUSIONS: We believe that CBPR approaches have significant potential value for the BD research community. The observations and concerns of people with BD, their family members, and supports clearly represent a rich source of information. CBPR approaches provide a collaborative, equitable, empowering orientation to research that builds on the diversity of strengths amongst community stakeholders. Despite the potential merits of this approach, CBPR is as yet not widely used in the BD research field, representing a missed opportunity.
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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 | 0,077 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».