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Enregistrement W2958610901 · doi:10.1186/s12954-019-0309-3

Hiring, training, and supporting Peer Research Associates: Operationalizing community-based research principles within epidemiological studies by, with, and for women living with HIV

2019· article· en· W2958610901 sur OpenAlexafffundabout
Angela Kaida, Allison Carter, Valerie Nicholson, Jo Lemay, Nadia O’Brien, Saara Greene, Wangari Tharao, Karène Proulx‐Boucher, Rebecca Gormley, Anita C. Benoit, Mélina Bernier, Jamie Thomas‐Pavanel, Johanna Lewis, Alexandra de Pokomandy, Mona Loutfy

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensYork UniversityUniversité de MontréalPublic Health OntarioUniversity of TorontoSimon Fraser UniversityMcGill UniversityMcGill University Health CentreWomen's College HospitalMcMaster UniversityHIV Legal NetworkAIDS VancouverWomen's Health In Women's HandsPositive Living Society of British ColumbiaCAAN Communities, Alliances & Network
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian HIV Trials Network, Canadian Institutes of Health ResearchCanadian Institutes of Health ResearchOntario HIV Treatment Network
Mots-clésOperationalizationHealth psychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Quality of Life ResearchPsychologyPeer reviewEpidemiologyGerontologyPublic healthApplied psychologyMedical educationMedicineNursingPolitical scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A community-based research (CBR) approach is critical to redressing the exclusion of women-particularly, traditionally marginalized women including those who use substances-from HIV research participation and benefit. However, few studies have articulated their process of involving and engaging peers, particularly within large-scale cohort studies of women living with HIV where gender, cultural and linguistic diversity, HIV stigma, substance use experience, and power inequities must be navigated. METHODS: Through our work on the Canadian HIV Women's Sexual and Reproductive Health Cohort Study (CHIWOS), Canada's largest community-collaborative longitudinal cohort of women living with HIV (n = 1422), we developed a comprehensive, regionally tailored approach for hiring, training, and supporting women living with HIV as Peer Research Associates (PRAs). To reflect the diversity of women with HIV in Canada, we initially hired 37 PRAs from British Columbia, Ontario, and Quebec, prioritizing women historically under-represented in research, including women who use or have used illicit drugs, and women living with HIV of other social identities including Indigenous, racialized, LGBTQ2S, and sex work communities, noting important points of intersection between these groups. RESULTS: Building on PRAs' lived experience, research capacity was supported through a comprehensive, multi-phase, and evidence-based experiential training curriculum, with mentorship and support opportunities provided at various stages of the study. Challenges included the following: being responsive to PRAs' diversity; ensuring PRAs' health, well-being, safety, and confidentiality; supporting PRAs to navigate shifting roles in their community; and ensuring sufficient time and resources for the translation of materials between English and French. Opportunities included the following: mutual capacity building of PRAs and researchers; community-informed approaches to study the processes and challenges; enhanced recruitment of harder-to-reach populations; and stronger community partnerships facilitating advocacy and action on findings. CONCLUSIONS: Community-collaborative studies are key to increasing the relevance and impact potential of research. For women living with HIV to participate in and benefit from HIV research, studies must foster inclusive, flexible, safe, and reciprocal approaches to PRA engagement, employment, and training tailored to regional contexts and women's lives. Recommendations for best practice are offered.

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)0,131
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1310,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0160,016
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0100,027
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,903
Tête enseignante GPT0,717
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations79
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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