Priorities and expectations of researchers, funders, patients and the public regarding equity in medical research and funding: results from the PERSPECT qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Considerations of equity in funding and conduct of medical research are receiving greater attention. However, perspectives of diverse stakeholder groups on this topic are poorly characterized. Our study aimed to further understand broad stakeholder perspectives and priorities regarding inequities in medical research and funding, including implications for international collaborations with low-and middle-income countries (LMICs). METHODS: Participants were recruited through purposive and snowball sampling. We employed a qualitative descriptive methodology embedded in an interpretive grounded theory framework. This approach involved in-depth, semi-structured interviews with researchers, funders, patients, and members of the public. Participants were asked to discuss their perspectives on the current state of equity in medical research and funding. Collected data were analyzed using constant comparison, open-coding, and theme identification to generate a substantive theory. RESULTS: We conducted 41 interviews involving 11 researchers, 10 funders, 10 patients, and 10 members of the public. Participants perceived several inequities within research participation, funding opportunities, topic prioritization, and lack of international collaborations inclusive of LMICs. Potential strategies to address these inequities were also identified. Through participants' perspectives, we developed a central theory that addressing inequities in medical research and funding can promote collaborative spaces and produce greater research impact for society, regardless of demographics, socioeconomic status, and geographical residence. While we gained diverse perspectives from four distinct stakeholder groups, our primary limitation was that participants in our study were predominantly from Canada and the United States. CONCLUSIONS: Participants perceived various inequities in the funding and conduct of medical research. Our findings were primarily captured from participants living in Canada and the United States. However, we were able to gain insights of challenges and potential solutions through their diverse perspectives, and we are optimistic that sustaining efforts to mitigate medical research and funding inequities will help accelerate and broaden the societal impact of medical research within and across countries, including in LMICs.
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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 | 0,100 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».