Development of Key Principles and Best Practices for Co-Design in Health with First Nations Australians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While co-design offers potential for equitably engaging First Nations Australians in findings solutions to redressing prevailing disparities, appropriate applications of co-design must align with First Nations Australians' culture, values, and worldviews. To achieve this, robust, culturally grounded, and First Nations-determined principles and practices to guide co-design approaches are required. AIMS: This project aimed to develop a set of key principles and best practices for co-design in health with First Nations Australians. METHODS: A First Nations Australian co-led team conducted a series of Online Yarning Circles (OYC) and individual Yarns with key stakeholders to guide development of key principles and best practice approaches for co-design with First Nations Australians. The Yarns were informed by the findings of a recently conducted comprehensive review, and a Collaborative Yarning Methodology was used to iteratively develop the principles and practices. RESULTS: A total of 25 stakeholders participated in the Yarns, with 72% identifying as First Nations Australian. Analysis led to a set of six key principles and twenty-seven associated best practices for co-design in health with First Nations Australians. The principles were: First Nations leadership; Culturally grounded approach; Respect; Benefit to community; Inclusive partnerships; and Transparency and evaluation. CONCLUSIONS: Together, these principles and practices provide a valuable starting point for the future development of guidelines, toolkits, reporting standards, and evaluation criteria to guide applications of co-design with First Nations Australians.
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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 | 0,430 | 0,365 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,027 |
| Communication savante | 0,021 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
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 ».