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Enregistrement W2975260229 · doi:10.2196/14203

Wise Practices for Cultural Safety in Electronic Health Research and Clinical Trials With Indigenous People: Secondary Analysis of a Randomized Clinical Trial

2019· article· en· W2975260229 sur OpenAlexafffundabout
Marion Maar, Valerie Beaudin, Karen Yeates, Lisa Boesch, Peter P. Liu, Kian Madjedi, Nancy Perkins, Diane Hua‐Stewart, Faith Beaudin, Mary Jo Wabano, Sheldon W. Tobe

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaQueen's UniversityFirst Nations Health and Social Secretariat of ManitobaNOSM UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGrand Challenges Canada
Mots-clésRandomized controlled trialIndigenousClinical trialMedicineAlternative medicinePsychologyFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a paucity of controlled clinical trial data based on research with Indigenous peoples. A lack of data specific to Indigenous peoples means that new therapeutic methods, such as those involving electronic health (eHealth), will be extrapolated to these groups based on research with other populations. Rigorous, ethical research can be undertaken in collaboration with Indigenous communities but requires careful attention to culturally safe research practices. Literature on how to involve Indigenous peoples in the development and evaluation of eHealth or mobile health apps that responds to the needs of Indigenous patients, providers, and communities is still scarce; however, the need for community-based participatory research to develop culturally safe technologies is emerging as an essential focus in Indigenous eHealth research. To be effective, researchers must first gain an in-depth understanding of Indigenous determinants of health, including the harmful consequences of colonialism. Second, researchers need to learn how colonialism affects the research process. The challenge then for eHealth researchers is to braid Indigenous ethical values with the requirements of good research methodologies into a culturally safe research protocol. OBJECTIVE: A recent systematic review showed that Indigenous peoples are underrepresented in randomized controlled trials (RCTs), primarily due to a lack of attention to providing space for Indigenous perspectives within the study frameworks of RCTs. Given the lack of guidelines for conducting RCTs with Indigenous communities, we conducted an analysis of our large evaluation data set collected in the Diagnosing Hypertension-Engaging Action and Management in Getting Lower Blood Pressure in Indigenous Peoples and Low- and Middle- Income Countries (DREAM-GLOBAL) trial over a period of five years. Our goal is to identify wise practices for culturally safe, collaborative eHealth and RCT research with Indigenous communities. METHODS: We thematically analyzed survey responses and qualitative interview/focus group data that we collected over five years in six culturally diverse Indigenous communities in Canada during the evaluation of the clinical trial DREAM-GLOBAL. We established themes that reflect culturally safe approaches to research and then developed wise practices for culturally safe research in pragmatic eHealth research. RESULTS: Based on our analysis, successful eHealth research in collaboration with Indigenous communities requires a focus on cultural safety that includes: (1) building a respectful relationship; (2) maintaining a respectful relationship; (3) good communication and support for the local team during the RCT; (4) commitment to co-designing the innovation; (5) supporting task shifting with the local team; and (6) reflecting on our mistakes and lessons learned or areas for improvement that support learning and cultural safety. CONCLUSIONS: Based on evaluation data collected in the DREAM-GLOBAL RCT, we found that there are important cultural safety considerations in Indigenous eHealth research. Building on the perspectives of Indigenous staff and patients, we gleaned wise practices for RCTs in Indigenous communities. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02111226; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02111226.

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)0,550
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,691
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5500,691
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,024
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,005

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,343 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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