Understanding how and why upskilling programmes for unregulated care providers can support health equity in underserved communities: a realist review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Foot ulcers are one of the most devastating complications of diabetes mellitus leading to leg amputations. In Canada, systematically marginalised and racialised populations are more prone to developing foot ulcers and at higher risk of limb amputations. Shortages of regulated healthcare have hindered efforts to provide foot care. Upskilling unregulated care providers (UCPs) to deliver foot screening seems a reasonable solution to reduce limb loss. UCPs can advocate for health equity and deliver appropriate care. There is a need, however, to understand how and why an educational intervention for UCPs providing foot screening for these high-risk groups may or may not work. METHODS AND ANALYSIS: This realist review will follow the Realist And Meta-narrative Evidence Syntheses: Evolving Standards standards. First, we will develop an initial programme theory (PrT) based on exploratory searches and discussions with experts and stakeholders. Then, we will search MEDLINE, Embase, PsycINFO, ERIC, CINAHL and Scopus databases along with relevant sources of grey literature. The retrieved articles will be screened for studies focusing on planned educational interventions for UCPs related to diabetic foot assessment. Data regarding contexts, mechanisms and outcomes will be extracted and analysed using a realist analysis through an iterative process that includes data reviewing and consultation with our team. Finally, we will use these results to modify the initial PrT. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required for this review. The main output of this research will be an evidence-based PrT for upskilling programmes for UCPs. We will share our final PrT using text, tables and infographics to summarise our results and draw insights across papers/reports. For academic, clinical, social care and educational audiences, we will produce peer-reviewed journal articles, including those detailing the process and findings of the realist review and establishing our suggestions for effective upskilling programmes. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022369208.
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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 | 0,183 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,011 |
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 ».