MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4390193164 · doi:10.1002/alz.071884

Memory Keepers Medical Discovery Team: addressing Indigenous dementia disparities through deep exploration of culture and community‐specific context

2023· article· en· W4390193164 sur OpenAlexaboutno aff
Kristen Jacklin, Melissa Blind, Wayne Warry, Dana Ketcher, Jordan Lewis, Collette Pederson, January Johnson, Rhonda Trudeau, Karen Pitawanakwat, Lois Strong, Marlene Summers, Wesley Martin, Nickolas H. Lambrou, Megan Zuelsdorff, Carey E. Gleason

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCommunity-based participatory researchHealth equityParticipatory action researchPhotovoiceCommunity engagementContext (archaeology)DementiaFocus groupOutreachSociologyGerontologyMedicinePublic relationsPublic healthPolitical scienceNursingDiseaseEconomic growthGeographyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Memory Keepers Medical Discovery Team (MK‐MDT) was established in 2016 to address brain health equity for Indigenous and rural populations. Indigenous populations are under‐represented in Alzheimer’s disease and related dementias (ADRD) research studies and clinical trials, yet there is a dire need to address ADRD disparities in this population. In this paper we outline our research approach and studies underway at the MK‐MDT that are designed to address the ADRD disparity in Indigenous populations in the US and Canada. We highlight our flagship study “Indigenous Cultural Understandings of Alzheimer’s Disease and Dementia – Research and Engagement” (ICARE) as a key foundational ethnographic study necessary to advance the field. Method The MK‐MDT incorporates a community‐based participatory research (CBPR) approach with two‐eyed seeing. Two‐eyed seeing ensures the inclusion and valuing of Indigenous knowledge throughout the research process. In ICARE, we maintain a consistent focus on ethnographic research with Indigenous communities to ensure deep understanding of how culture and context shape the dementia experience. Interviews, sequential focus groups, participant observation and fieldnotes are used to populate an ethnographic database on the lived experience of dementia in Indigenous populations. We incorporate a diversity perspective by working with multiple Indigenous communities for each study. We invest in community engagement infrastructure such as community advisory committees, elder advisors, community‐based researchers and outreach workers to ensure our methods follow local ethical protocols, is culturally safe, and community controlled. Result We have successfully initiated NIH‐funded programs of research aimed at reducing dementia disparities. ICARE was launched in 2018 and included 54 interviews and 14 sequential focus group sessions (n = 17) in four diverse Indigenous communities, establishing the first stage of a robust ethnographic database. Findings support the existence of an Indigenous specific understanding of dementia that impacts the dementia care experience. Conclusion The CBPR approach coupled with two‐eyed seeing has allowed for authentic engagement with multiple Indigenous communities and has supported the collection of ethnographic data that can be used to develop culturally appropriate health promotion materials and interventions. The community‐based infrastructure that has been established is currently supporting multiple projects, including clinical research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetIndigenous Health, Education, and Rights→Travaux en français237 207→