Equitable Research PRAXIS: A Framework for Health Informatics Methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is growing attention to health equity in health informatics research. However, the literature lacks a comprehensive framework outlining critical considerations for health informatics research with marginalized groups. METHODS: Literature review and experiences from nine equity-focused health informatics conducted in the United States and Canada. Studies focus on disparities related to age, disability or chronic illness, gender/sex, place of residence (rural/urban), race/ethnicity, sexual orientation, and socioeconomic status. RESULTS: We found four key equity-related methodological considerations. To assist informaticists in addressing equity, we contribute a novel framework to synthesize these four considerations: PRAXIS (Participation and Representation, Appropriate methods and interventions, conteXtualization and structural competence, Investigation of Systematic differences). Participation and representation refers to the necessity for meaningful participation of marginalized groups in research, to elevate the voices of marginalized people, and to represent marginalized people as they are comfortable (e.g., asset-based versus deficit-based). Appropriate methods and interventions mean targeting methods, instruments, and interventions to reach and engage marginalized people. Contextualization and structural competence mean avoiding individualization of systematic disparities and targeting social conditions that (re-)produce inequities. Investigation of systematic differences highlights that experiences of people marginalized according to specific traits differ from those not so marginalized, and thus encourages studying the specificity of these differences and investigating and preventing intervention-generated inequality. We outline guidance for operationalizing these considerations at four research stages. CONCLUSIONS: This framework can assist informaticists in systematically addressing these considerations in their research in four research stages: project initiation; sampling and recruitment; data collection; and data analysis. We encourage others to use these insights from multiple studies to advance health equity in informatics.
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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 | 0,017 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle