“Your double-blind RCT needs feminism”: an argument for engaging critical theory in quantitative rehabilitation research
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Rehabilitation science has, for years, endorsed a connection between quantitative research and the philosophical assumptions of positivism. These assumptions can limit the scope of rehabilitation research, particularly in relation to matters of equity, diversity, and inclusivity. As our field moves toward a greater focus on inclusivity in research design and patient-centred care, it is imperative that we reconsider the theoretical foundations of rehabilitation research and practice. METHODS: We provide an analysis of positivism on equity, diversity, and inclusivity within quantitative rehabilitation research, using the Participant Intervention Comparison Outcome (PICO) model to provide structure for the resultant discussion and recommendations. RESULTS: Our analysis reveals that there are significant limitations and ethical concerns to engaging in positivism as the primary paradigm for quantitative rehabilitation research. We argue that decoupling of positivism and quantitative research methods may be warranted. CONCLUSIONS: Equitable and inclusive rehabilitation research requires the researcher to consider variables which are neglected in the positivist paradigm. We argue that critical theory can equip researchers with a lens to better address injustices within rehabilitation research. We provide a series of recommendations for researchers to engage critical theory at each stage of the PICO model of clinical trials.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONCommon assumptions in quantitative rehabilitation research (i.e., positivism) can limit the utility of research findings to rehabilitation patients.Equitable, diverse, and inclusive participant samples in research better reflect the diversity of real world rehabilitation patients, helping us better serve these populations.Critical theory can help researchers and clinicians identify and avoid interventions that may cause harm to rehabilitation patients.Research and practice that prioritize concepts of "normalcy" (i.e., "normal gait," "normal behaviours") may perpetuate negative concepts of disability and further marginalize the individuals that our interventions aim to serve.
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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 | 0,806 | 0,813 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,103 |
| Communication savante | 0,015 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».