Exploring individual and demographic characteristics and their relation to CHNRI Criteria from an international public stakeholder group: an analysis using random intercept and logistic regression modelling
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Child Health and Nutrition Research Initiative (CHNRI) method for health research prioritisation relies on stakeholders weighting criteria used to assess research options. These weights in turn impact on the final scores and ranks assigned to research options. Three quarters of CHNRI studies published to date have not involved stakeholders in criteria weighting. Of those that have, few incorporated members of the public into stakeholder groups. Those that have compared different stakeholder groups, such as donors, researchers, or policy makers, showed that different groups place different values upon CHNRI criteria. When choosing the composition of a stakeholder group, it may be important to understand factors that may influence weighting. Drawing upon a group of international public stakeholders, this study explores some of the effects of individual and demographic characteristics has on the weights assigned to the most commonly used CHNRI criteria, with the aim of informing future researchers on avoiding future biases. METHODS: Individual and demographic information and 5-point Likert scale responses to questions about the importance of 15 CHNRI criteria were collected from 1031 "Turkers" (Amazon Mechanical Turk workers) via Amazon Mechanical Turk (AMT), which is an online crowdsourcing platform. Thirteen of the fifteen criteria were analysed using random-intercept models and the remaining two were analysed through logistic regression. RESULTS: Self-reported health status explained most of the variability in participants' responses across criteria (11/15 criteria), followed by being female (10/15), ethnicity (9/15), employment (8/15), and religion (7/15). Differences across criteria indicate that when choosing stakeholder groups, researchers need to consider these factors to minimise bias. CONCLUSION: Researchers should collect and report more detailed information from stakeholders, including individual and demographic characteristics, and ensure participation from both genders, multiple ethnicities, religious beliefs, and people with differing health statuses to be transparent regarding possible biases in health research prioritisation. Our analyses indicate that these factors do influence the relative importance of these values, even when the data appears fairly homogeneous.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».