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Enregistrement W4400453300 · doi:10.1136/bmjebm-2024-sdc.51

052 Co-creating a health decision aid with immigrant women in Quebec (Cohda – immigrant women)

2024· article· en· W4400453300 sur OpenAlexaffabout
Roberta de Carvalho Corôa, Laurie Arsenault-Paré, Marielle M’bangha, Nataly E Suarez, France Légaré

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxUniversité LavalInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Intersectional factors, notably the immigratory situation, significantly impact women’s health. This study aims to assess the specific health decisional needs of immigrant women in Quebec, Canada, and collaborate with them to develop a tailored decision aid (DA). Methods Employing an Integrated Knowledge Translation approach, a steering committee comprising immigrant women, community-based organizations (CBOs), policymakers, health professionals, and researchers will be established. Following the Ottawa Decision Support Framework, interviews will be conducted to elucidate immigrant women’s health decisional needs. Additionally, a systematic review will identify existing DAs, evaluating their applicability within the targeted population and context. The most promising DA will be refined, incorporating new evidence as necessary, and uploaded onto the PADA collaborative platform for feedback from knowledge users. Subsequently, after integrating suggestions, a prototype of the DA will be developed. Preliminary Results Initial engagements with potential steering committee members are in progress, with two CBOs committed to participation. They have underscored the pressing need for DAs customized to suit the nuanced challenges faced by immigrant women. Challenges, such as varying levels of vulnerability among women of diverse immigration statuses (e.g., refugees, temporary residents), along with individual socio-economic backgrounds and experiences (e.g., literacy, domestic violence), have been highlighted. Discussion The immigration status profoundly influences women’s access to and experiences within health and social services, thereby shaping their decisional needs. Recognizing and addressing the diverse personal, cultural, and socio-economic backgrounds of these women is pivotal in facilitating shared decision-making within this demographic. Conclusions Establishing collaborative partnerships with field experts who comprehend the multifaceted challenges of the real context is imperative for co-producing tailored DAs aimed at addressing the health decisional needs of immigrant women.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,402 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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