Paper 2: themes from semistructured interviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In the context of profound and persistent racial health inequities, we sought to understand how to define racial health equity in the context of systematic reviews and how to staff, conduct, disseminate, sustain, and evaluate systematic reviews that address racial health equity. STUDY DESIGN AND SETTING: The study consisted of virtual, semistructured interviews followed by structured coding and qualitative analyses using NVivo. RESULTS: Twenty-nine individuals, primarily United States-based, including patients, community representatives, systematic reviewers, clinicians, guideline developers, primary researchers, and funders, participated in this study. These interest holders brought up systems of power, injustice, social determinants of health, and intersectionality when conceptualizing racial health equity. They also emphasized including community members with lived experience in review teams. They suggested making changes to systematic review scope, methods, and eligible evidence (such as adapting review methods to include racial health equity considerations in prioritizing topics for reviews, formulating key questions and searches, and specifying outcomes) and broadening evidence to include designs that address implementation and access. Interest holders noted that sustained efforts to center racial health equity in systematic reviews require resources, time, training, and demonstrating value to funders. CONCLUSION: Interest holders identified changes to the funding, staffing, conduct, dissemination, and implementation of systematic reviews to center racial health equity. Action on these steps requires clear standards for success, an evidence base to support transformative changes, and consensus among interest holders on the way forward.
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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 | 0,037 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».