Sex and gender analysis in knowledge translation interventions: challenges and solutions
Notice bibliographique
Résumé
Sex and gender considerations are understood as essential components of knowledge translation in the design, implementation and reporting of interventions. Integrating sex and gender ensures more relevant evidence for translating into the real world. Canada offers specific funding opportunities for knowledge translation projects that integrate sex and gender. This Commentary reflects on the challenges and solutions for integrating sex and gender encountered in six funded knowledge translation projects. In 2018, six research teams funded by the Canadian Institutes of Health Research's Institute of Gender and Health met in Ottawa to discuss these challenges and solutions. Eighteen participants, including researchers, healthcare professionals, trainees and members of the Institute of Gender and Health, were divided into two groups. Two authors conducted qualitative coding and thematic analysis of the material discussed. Six themes emerged, namely Consensus building, Guidance, Design and outcomes effectiveness, Searches and recruitment, Data access and collection, and Intersection with other determinants of health. Solutions included educating stakeholders on the use of sex and gender concepts, triangulating perspectives of researchers and end-users, and participating in organisations and committees to influence policies and practices. Unresolved challenges included difficulty integrating sex and gender considerations with principles of patient-oriented research, a lack of validated measurement tools for gender, and a paucity of experts in intersectionality. We discuss our findings in the light of observations of similar initiatives elsewhere to inform the further progress of integrating sex and gender into the knowledge translation of health services research findings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».