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Enregistrement W4401477084 · doi:10.1101/2024.08.09.24311736

Empowering Refugee Voices: Using Nominal Group Technique with a Diverse Refugee Patient Advisory Committee (PAC) to Identify Health and Research Priorities

2024· preprint· en· W4401477084 sur OpenAlexaffabout
Deyana Altahsh, Linda Holdbrook, Eric Norrie, Adanech Sahilie, Mohammad Yasir Essar, Rabina Grewal, Olha Horbach, Fawzia Abdaly, Maria Santana, Rachel Talavlikar, Michael Aucoin, Annalee Coakley, Gabriel E. Fabreau

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeNominal group techniqueAdvisory committeePolitical scienceMedicinePublic administrationComputer scienceLawKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Despite rising forced displacement globally, refugees’ health and research priorities are largely unknown. We investigated whether a diverse refugee committee could utilize participatory methods to identify health priorities and a research agenda to address them. Methods We conducted a qualitative study with focus groups of current and former refugees, asylum claimants and evacuees from a specialized refugee clinic over a year. We collected sociodemographic data using standardized instruments, then utilized a four-step nominal group technique process (idea generation, recording, discussion, and voting) to identify and rank participants’ health and research priorities. Participants ranked their top five priorities across three time periods: Pre-migration/early arrival (0–3 months), post-migration (3 months–2 years), and long-term health (>2 years). Participants created overarching priorities and corroborated findings via a member checking step. Findings Twenty-three participants (median age 35 years) attended one or more of five focus groups. Twenty-one completed sociodemographic surveys: 16/21 (76%) were women, representing 8 countries of origin. Participants identified “more family physicians” and “improving health system navigation” (11/60 votes each) as top health and research priorities respectively across all resettlement periods. Participants also prioritized pre-departure healthcare system orientation and improved post-arrival and long-term mental health services. Twelve participants completed the member checking process, affirming the results with minor clarifications. Interpretation This proof-of-concept study illustrates how refugees can use a rigorous consensus process without external influence to prioritize their healthcare needs, direct a health research agenda to address those needs, and co-produce research. These low-cost participatory methods should be replicated elsewhere. Funding Funded by the O’Brien Institute for Public Health at the University of Calgary.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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