Evaluating community deliberations about health research priorities
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Engaging underrepresented communities in health research priority setting could make the scientific agenda more equitable and more responsive to their needs. OBJECTIVE: Evaluate democratic deliberations engaging minority and underserved communities in setting health research priorities. METHODS: Participants from underrepresented communities throughout Michigan (47 groups, n = 519) engaged in structured deliberations about health research priorities in professionally facilitated groups. We evaluated some aspects of the structure, process, and outcomes of deliberations, including representation, equality of participation, participants' views of deliberations, and the impact of group deliberations on individual participants' knowledge, attitudes, and points of view. Follow-up interviews elicited richer descriptions of these and also explored later effects on deliberators. RESULTS: Deliberators (age 18-88 years) overrepresented minority groups. Participation in discussions was well distributed. Deliberators improved their knowledge about disparities, but not about health research. Participants, on average, supported using their group's decision to inform decision makers and would trust a process like this to inform funding decisions. Views of deliberations were the strongest predictor of these outcomes. Follow-up interviews revealed deliberators were particularly struck by their experience hearing and understanding other points of view, sometimes surprised at the group's ability to reach agreement, and occasionally activated to volunteer or advocate. CONCLUSIONS: Deliberations using a structured group exercise to engage minority and underserved community members in setting health research priorities met some important criteria for a fair, credible process that could inform policy. Deliberations appeared to change some opinions, improved some knowledge, and were judged by participants worth using to inform policymakers.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».