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Enregistrement W2902135766 · doi:10.1016/j.semarthrit.2018.11.009

Characterization of indigenous community engagement in arthritis studies conducted in Canada, United States of America, Australia and New Zealand

2018· review· en· W2902135766 sur OpenAlexafffundabout
Chu Yang Lin, Adalberto Loyola‐Sánchez, Kelle Hurd, Elizabeth D. Ferucci, Louise Crane, Bonnie Healy, Cheryl Barnabé

Notice bibliographique

RevueSeminars in Arthritis and Rheumatism · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAssembly of First NationsUniversity nuhelot'ine thaiyots'i nistameyimâkanak Blue QuillsCanadian Arthritis Patient AllianceUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineIndigenousArthritisFamily medicineImmunologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research adhering to community engagement processes leads to improved outcomes. The level of Indigenous communities' engagement in rheumatology research is unknown. OBJECTIVE: To characterize the frequency and level of community engagement reporting in arthritis studies conducted in Australia (AUS), Canada (CAN), New Zealand (NZ) and the United States of America (USA). METHODS: Studies identified through systematic reviews on topics of arthritis epidemiology, disease phenotypes and outcomes, health service utilization and mortality in Indigenous populations of AUS, CAN, NZ and USA, were evaluated for their descriptions of community engagement. The level of community engagement during inception, data collection and results interpretation/dissemination stages of research was evaluated using a custom-made instrument, which ranked studies along the community engagement spectrum (i.e. inform-consult-involve-collaborate-empower). Meaningful community engagement was defined as involving, collaborating or empowering communities. Descriptive analyses for community engagement were performed and secondary non-parametric inferential analyses were conducted to evaluate the possible associations between year of publication, origin of the research idea, publication type and region of study; and meaningful community engagement. RESULTS: Only 34% (n = 69) of the 205 studies identified reported community engagement at ≥ 1 stage of research. Nearly all studies that engaged communities (99% (n = 68)) did so during data collection, while only 10% (n = 7) did so at the inception of research and 16% (n = 11) described community engagement at the results' interpretation/dissemination stage. Most studies provided community engagement descriptions that were assessed to be at the lower end of the spectrum. At the inception of research stage, 3 studies reported consulting communities, while 42 studies reported community consultation at data collection stage and 4 studies reported informing or consulting communities at the interpretation/dissemination of results stage. Only 4 studies described meaningful community engagement through all stages of the research. Inferential statistics identified that studies with research ideas that originated from the Indigenous communities involved were significantly more associated with achieving meaningful community engagement. CONCLUSIONS: The reporting of Indigenous community engagement in published arthritis studies is limited in frequency and is most frequently described at the lower end of the community engagement spectrum. Processes that support meaningful community engagement are to be promoted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,185
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,185
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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