Community engagement in kidney research: Guatemalan experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community engagement is essential for effective research when addressing issues important to both the community and researchers. Despite its effectiveness, there is limited published evidence concerning the evaluation of community engagement in research projects, especially in the area of nephrology. METHODS: We developed a community engagement program in Guatemala to address the role of hydration in chronic kidney disease of unknown origin, using five key engagement principles: 1. Local relevance and determinants of health. 2. Acknowledgment of the community. 3. Dissemination of findings and knowledge gained to all partners. 4. Usage of community partners' input. 5. Involvement of a cyclical and iterative process in the pursuit of goals. The effectiveness of community engagement was measured by a structured questionnaire on a 5-point likert scale. This measure determined how well and how often the research team adhered to the five engagement principles. We assessed internal consistency for each set of the engagement items through Omega coefficient. RESULTS: Sixty-two community leaders completed the questionnaire. Seventy-five percent were female, with a mean age of 37 years. All 5 engagement principles scored highly on the 5-point likert scale. Every item set corresponding to an engagement principles evaluation had a Omega coefficient > 0.80, indicating a firm internal consistency for all question groups on both qualitative and quantitative scales. CONCLUSION: Engagement of the community in the kidney research provides sustainability of the efforts and facilitates the achievements of the goals. Community leaders and researchers became a team and develop a relationship in which commitment and empowerment facilitated the participation in all aspects of the research process. This initiative could be a useful tool for researchers, especially in low-middle income countries, to start research in a community, achieve objectives in a viable form, and open opportunities to further studies.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».