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Enregistrement W2905336427 · doi:10.1111/1468-0009.12354

Members of Minority and Underserved Communities Set Priorities for Health Research

2018· article· en· W2905336427 sur OpenAlexaff
Susan Dorr Goold, C. Daniel Myers, Marion Danis, Julia Abelson, Steve Barnett, Karen S. Calhoun, Eric G. Campbell, LYNETTE LaHAHNN, Adnan Hammad, René Pérez Rosenbaum, Hyungjin Myra Kim, Cengiz Salman, Lisa Szymecko, Zachary Rowe

Notice bibliographique

RevueMilbank Quarterly · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute on Aging
Mots-clésHealth equityPublic healthPublic relationsCommunity-based participatory researchMental healthCommunity healthHealth services researchPsychologyPolitical scienceGerontologySociologyMedicineParticipatory action researchNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy Points Engaging and involving underrepresented communities when setting research priorities could make the scientific research agenda more equitable, more just, and more responsive to their needs and values. Groups and individuals from minority and underserved communities strongly prioritized child health and mental health research, often choosing to invest at the highest possible level. Groups consisting of predominantly Native American or Arab American participants invested in culture and beliefs research at the highest level, while many groups did not select it at all. The priority given to culture and beliefs research by these groups illustrates the importance of paying special attention to unique preferences, and not just commonly held views, when getting public input on spending priorities for research. CONTEXT: A major contributor to health disparities is the relative lack of resources-including resources for science-allocated to address the health problems of those with disproportionately greater needs. Engaging and involving underrepresented communities in setting research priorities could make the scientific research agenda more equitable, more just, and more responsive to their needs and values. We engaged minority and underserved communities in informed deliberations and report here their priorities for health research. METHODS: Academic-community partnerships adapted the simulation exercise CHAT for setting health research priorities. We had participants from minority and medically underserved communities (47 groups, n = 519) throughout Michigan deliberate about health research priorities, and we used surveys and CHAT software to collect the demographic characteristics and priorities selected by individuals and groups. FINDINGS: The participants ranged in age (18 to 88), included more women than men, and were overrepresented by minority groups. Nearly all the deliberating groups selected child health and mental health research (93.6% and 95.7%), and most invested at the highest level. Aging, access, promote health, healthy environment, and what causes disease were also prioritized by groups. Research on mental health and child health were high priorities for individuals both before and after group deliberations. Access was the only category more likely to be selected by individuals after group deliberation (77.0 vs 84.0%, OR = 1.63, p = .005), while improve research, health policy, and culture and beliefs were less likely to be selected after group deliberations (all, p < .001). However, the level of investment in many categories changed after the group deliberations. Participants identifying as Black/African American were less likely to prioritize mental health research, and those of Other race were more likely to prioritize culture and beliefs research. CONCLUSIONS: Minority and medically underserved communities overwhelmingly prioritized mental health and child health research in informed deliberations about spending priorities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,761
Tête enseignante GPT0,630
Écart entre enseignants0,131 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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