Community engagement approaches for Indigenous health research: recommendations based on an integrative review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Community engagement practices in Indigenous health research are promoted as a means of decolonising research, but there is no comprehensive synthesis of approaches in the literature. Our aim was to assemble and qualitatively synthesise a comprehensive list of actionable recommendations to enhance community engagement practices with Indigenous peoples in Canada, the USA, Australia and New Zealand. DESIGN: Integrative review of the literature in medical (Medline, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature and Embase) and Google and WHO databases (search cut-off date 21 July 2020). ARTICLE SELECTION: Studies that contained details regarding Indigenous community engagement frameworks, principles or practices in the field of health were included, with exclusion of non-English publications. Two reviewers independently screened the articles in duplicate and reviewed full-text articles. ANALYSIS: Recommendations for community engagement approaches were extracted and thematically synthesised through content analysis. RESULTS: A total of 63 studies were included in the review, with 1345 individual recommendations extracted. These were synthesised into a list of 37 recommendations for community engagement approaches in Indigenous health research, categorised by stage of research. In addition, activities applicable to all phases of research were identified: partnership and trust building and active reflection. CONCLUSIONS: We provide a comprehensive list of recommendations for Indigenous community engagement approaches in health research. A limitation of this review is that it may not address all aspects applicable to specific Indigenous community settings and contexts. We encourage anyone who does research with Indigenous communities to reflect on their practices, encouraging changes in research processes that are strengths based.
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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 | 0,052 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».