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Enregistrement W3197692126 · doi:10.12927/hcpol.2021.26582

Building Equitable Patient Partnerships during the COVID-19 Pandemic: Challenges and Key Considerations for Research and Policy

2021· article· en· W3197692126 sur OpenAlexaffvenueabout
Ambreen Sayani, Alies Maybee, Jackie Manthorne, Erika Nicholson, Gary Bloch, Janet Parsons, Stephen W. Hwang, Aïsha Lofters

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalCanadian Breast Cancer NetworkWellesley InstituteCanadian Partnership Against CancerUniversity of TorontoCanadian Cancer SocietyWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Key (lock)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political sciencePublic relationsEconomic growthMedicineEconomicsVirologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unequal social and economic burden of the COVID-19 pandemic is evident in racialized and low-income communities across Canada. Importantly, social inequities have not been adequately addressed and current public policies are not reflective of the needs of diverse populations. Public participation in decision-making is crucial and there is, therefore, a pressing need to increase diversity of representation in patient partnerships in order to prevent the further exclusion of socially marginalized groups from research and policy making. Deliberate effort and affirmative action are needed to meaningfully engage and nurture diverse patient partnerships by broadening the scope of the patient community to include excluded or underrepresented individuals or groups. This will help us co-develop ways to enhance access and equity in healthcare and prevent the systematic reproduction of structural inequalities that have already been heightened by the COVID-19 pandemic.

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)0,155
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,220
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1550,220
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0170,027
Communication savante0,0320,033
Science ouverte0,0090,044
Intégrité de la recherche0,0230,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,003

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 Opus0,634
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,043 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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