Meaningful and deep community engagement efforts for pragmatic research and beyond: engaging with an immigrant/racialised community on equitable access to care
Notice bibliographique
Résumé
Primary healthcare access is one of the crucial factors that ensures the health and well-being of a population. Immigrant/racialised communities encounter a myriad of barriers to accessing primary healthcare. As global migration continues to grow, the development and practice of effective strategies for research and policy regarding primary care access are warranted. Many studies have attempted to identify the barriers to primary care access and recommend solutions. However, top-down approaches where the researchers and policy-makers 'prescribe' solutions are more common than community-engaged approaches where community members and researchers work hand-in-hand in community-engaged research to identify the problems, codevelop solutions and recommend policy changes. In this article, we reflect on a comprehensive community-engaged research approach that we undertook to identify the barriers to equitable primary care access among a South Asian (Bangladeshi) immigrant community in Canada. This article summarised the experience of our programme of research and describes our understanding of community-engaged research among an immigrant/racialised community that meaningfully interacts with the community. In employing the principles of community-based participatory research, integrated knowledge translation and human centred design, we reflect on the comprehensive community-engaged research approach we undertook. We believe that our reflections can be useful to academics while conducting community-engaged research on relevant issues across other immigrant/racialised communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,086 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,068 |
| Communication savante | 0,021 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,043 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».