MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396950630 · doi:10.1177/17446295241255178

Challenges and best practices for recruiting families of children with intellectual disabilities for health research

2024· article· en· W4396950630 sur OpenAlexaff
Morgan MacNeil, Britney Benoit, Timothy Disher, Aaron J. Newman, Marsha Campbell‐Yeo

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disabilities · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensEVERSANA (Canada)St. Francis Xavier UniversityIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGatekeepingParticipatory action researchNeurotypicalPopulationPsychologyIntellectual disabilityPublic relationsMedical educationAutismDevelopmental psychologyMedicineSociologyPolitical scienceAutism spectrum disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research focused on children with intellectual disabilities has been of increasing interest over the last two decades. However, a considerable lag in the amount of research that is representative and generalizable to this population in comparison to neurotypical children remains, largely attributed to issues with participant engagement and recruitment. Challenges and barriers associated with engaging and recruiting this population include lack of research to provide a sound foundation of knowledge, ethical considerations, parental attitudes, family commitments, and organizational gatekeeping. Researchers can engage children and their families using participatory research methods, honouring the child's right to assent, and collaborating with parents. Recruitment strategies include partnering with organizations, working with parent and patient partners, and using remote methods. Employing evidence-informed engagement and recruitment strategies may provide substantial social and scientific value to the research field by ensuring that this underrepresented population benefits equitably from research findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,569
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,006 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Intellectual DisabilitiesMême sujetAdolescent and Pediatric HealthcareTravaux en français237 207