Participation of Racialized Individuals in Healthcare Research: A Scoping Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite a lack of formal requirements for recruiting racialized populations in Canadian healthcare research, incorporating racial diversity is crucial for improving the generalizability and effectiveness of healthcare interventions. By including diverse participants, healthcare solutions can also benefit historically marginalized racial groups, thereby helping to reduce health inequities within Canada’s healthcare system. To better address this gap, this proposed scoping review aims to map all barriers and facilitators to the participation of racialized groups in healthcare research. Objective: The objective of this review is to identify existing literature on the barriers and facilitators to the participation of racialized populations in healthcare research. Methods: Our scoping review will follow guidance from the JBI scoping review methods manual. Five databases will be searched (PubMed, EMBASE, Scopus, CINAHL, PsycINFO). Grey literature will be searched using ProQuest Dissertations and Theses, Google Scholar, and Canadian Agencies for Drugs and Technologies in Health (CADTH)’s Grey Matters online tool. The search duration will include all studies from database inception to February 2024. Data extraction will be conducted by two independent reviewers using a data extraction tool developed a priori and pilot-tested by the reviewers. A data chart- ing table was developed using guidance from the JBI manual. The following data will be extracted from each article: study title, author, country of origin, year of publication, study type, participants (including sample size and racial identity if pro- vided), concept, context, outcome(s), and results pertaining to study objectives. Results will be presented through a narrative summary which will map barriers and facilitators within micro-, meso-, and macro-levels of society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».