Exploring the creation or adaptation of knowledge mobilization products for culturally and linguistically diverse audiences: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Connecting end-users to research evidence has the power to improve patient knowledge and inform health decision-making. However, recognized barriers to or determinants of effective knowledge mobilization (KMb) are differences in culture and language among the end users of the evidence. This scoping review set out to understand current processes and practices when creating or adapting KMb products for culturally and linguistically diverse (CALD) audiences. Methods We searched 3 databases (Ovid Medline, CINAHL via EBSCOhost, PsychINFO) from 2011 until August 2021. We included any literature about KMb product creation or adaptation processes serving CALD communities. A primary reviewer screened all identified publications and a second reviewer screened publications excluded by the primary. Data were extracted using a standardized form by one reviewer and 10% were verified by a second reviewer. Studies were categorized by type of adaptation (‘surface’ or ‘deep’ structure) and mapped based on type of stakeholder engagement used (i2S model). A search update was run in July 2023, and screening and extraction are in progress. Results Seven thousand four hundred and five unique titles and abstracts were reviewed, 319 full-text studies were retrieved and reviewed, and 24 studies were included in final data extraction and mapping. Fifteen studies (63%) created or adapted exclusively text-based KMb products such as leaflets and pamphlets and 9 (38%) produced digital products such as videos (n=4, 16%), mobile applications (n=3, 13%), website (n=1, 4%) and a CD ROM (n=1, 4%). Eight studies (33%) reported following a framework or theory for their creation or adaptation efforts. Only five studies (21%) demonstrated ‘deep structure’ cultural sensitivity and applied all five (Inform, Consult, Involve, Collaborate, and Support) levels of stakeholder engagement. Four (17%) studies included reflections from the research teams on the processes for creating or adapting KMb products for CALD communities. Conclusion Included studies cited a variety of methods in creating or adapting KMb products for CALD communities. Successful uptake of created or adapted KMb products was often the result of collaboration with end-users for more applicable, accessible and meaningful products. Further research developing guidance and best practices is needed to support the creation or adaptation of KMb products with CALD communities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,049 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».