Reported community engagement in health equity research published in high-impact medical journals: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess reported community engagement in the design and conduct of health equity-focused articles published in high-impact journals. DESIGN: Scoping review follows guidance from the Joanna Briggs Institute and Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews checklist. DATA SOURCES: We selected the three highest-ranked journals from the 'Medicine-General and Internal' category including the Journal of the American Medical Association (JAMA), The Lancet and The New England Journal of Medicine (NEJM) along with all journals under their family of subspecialty journals (JAMA Network, The Lancet Group and the NEJM Group). Ovid MEDLINE was searched between 1 January 2021 to 22 September 2022. ELIGIBILITY CRITERIA: We included health equity-focused articles and assessed for the reporting of community engagement at each stage of the research process. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two independent reviewers extracted data from articles that met the inclusionary criteria. Inter-rater reliability was assessed using Cohen's kappa to measure the agreement between two independent reviewers. Disagreements were adjudicated by a third independent reviewer. RESULTS: 7616 articles were screened, 626 (8.2%) met our inclusion criteria: 457 (3.8%) were published by the JAMA Network; 167 (2.4%) by The Lancet Group; and 2 (0.2%) by the NEJM group. Most articles were from USA (68.4%) and focused on adult populations (57.7%). The majority of the articles focused on the topic of race/ethnicity (n=176, 28.1%), socioeconomic status (n=114, 18.2%) or multiple equity topics (n=111, 17.7%). The use of community engagement approaches was reported in 97 (15.5%) articles, of which 13 articles (13.4%) reported engagement at all stages. The most common form of reported engagement was in the acknowledgement or additional contribution section (n=86, 88.7%). CONCLUSIONS: Community engagement is infrequently reported in health equity-focused research published in high-impact medical journals.
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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 | 0,235 | 0,573 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,061 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».