Culturally Safe eHealth Interventions With Aboriginal and Torres Strait Islander People: Protocol for a Best Practice Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing global evidence on the adoption and effectiveness of eHealth (including mobile health and telehealth) by First Nation peoples including Aboriginal and Torres Strait Islander people. Although there are frameworks to guide eHealth development, implementation, and evaluation, it is unknown whether they adequately encapsulate the health, cultural, and community-related priorities of Aboriginal and Torres Strait Islander people. OBJECTIVE: The aim of this research program is to prepare a best practice framework that will guide the co-design, implementation, and evaluation of culturally safe eHealth interventions within existing models of health care for Aboriginal and Torres Strait Islander people. The framework will be a synthesis of evidence that represents best practices in eHealth, as determined by Aboriginal and Torres Strait Islander people. METHODS: Research activities to develop the best practice framework will occur in stepped but overlapping qualitative research phases with governance from an existing multiagency research collaboration (the Collaboration). The research protocol has been informed by key research frameworks such as the SPIRIT (Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials) and Developers of Health Research Reporting Guidelines. The seven phases of research will include the following: systematic literature review, scoping review, theme development, theme consultation, Delphi processes for expert reviews, and dissemination. RESULTS: Members of the Collaboration conceived this research program in August 2020, and a draft was produced in June 2021 with subsequent funding obtained in July 2021. The Collaboration approved the protocol in December 2021. Results for several research phases of the best practice framework development are expected by January 2023, commencing with the systematic literature review and the scoping review. CONCLUSIONS: The research program outlined in this protocol is a timely response to the growing number of eHealth interventions with Aboriginal and Torres Strait Islander people. A best practice framework is needed to guide the rigorous development and evaluation of eHealth innovations to promote genuine co-design and ensure cultural safety and clinical effectiveness for Aboriginal and Torres Strait Islander people. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/34904.
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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 | 0,212 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,016 |
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 ».