From community as data providers to data users: developing a community-led research platform using routine program data in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Community-based organizations (CBOs) are critical in providing trusted and tailored HIV/STI services to gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBMSM). Despite significant strides in CBO involvement in HIV/STI research in Kenya, there remain gaps in meaningful engagement and capacity-building, especially quantitative research. We share our experience and lessons learned in developing HEKA (Health Research Intervention Kuthamini Afya Yetu), a community-led research platform where community members are leveraging their routinely collected program data to design research aimed at strengthening HIV/STI programs. HEKA focuses on building capacity and quantitative scientific literacy within CBOs. Guided by the program science framework, an iterative, bi-directional framework linking research and program implementation, our seven CBOs identified areas for quantitative skills development and together with academic partners, established interactive learning activities through a workshop and set a common research agenda for future steps. The collaborative process centered around applying the skills learned to appraise program coverage and its drivers, so as to improve HIV/STI outcomes for the communities we serve. The workshop included introductory sessions on quantitative research methods, data structures, and R programming (an open-access software environment for data management and analysis). We also maintained engagement through a new online group where we have met monthly. Through our experience, we learned that using a co-leadership framework where research direction evolves through shared/delegated leadership between staff from the different organizations and peer-to-peer mentorship was instrumental to our success. However, we encountered some challenges in the process, including sustainability of funding to maintain engagement. Other challenges have included balancing varied learning paces due to diverse staff roles, navigating a volatile socio-political climate with regard to GBMSM issues, and long commutes for in-person meetings. Competing demands from program funders, such as stringent monthly reporting requirements amongst these, have also contributed to delays in participation. Despite these challenges, HEKA demonstrates the potential for community-based and led research in the HIV/STI field. Our experience can serve as a model for other CBOs aiming to lead collaborative or independent research and build capacity.
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 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 | 0,086 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».