A multi-method evaluation of how equity deserving communities were engaged in research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to understand and evaluate the types, experiences and levels of engagement of all groups engaged in the OPTimise research study. The OPTimise study used virtual community engagement to engage equity-deserving populations across three sites to help public health units tailor strategies to improve vaccine uptake during COVID-19. Our evaluation was uniquely conducted at arm's length from the OPTimise researchers who facilitated the virtual engagement with these groups. METHOD: The community members involved in research (community leaders and citizen partners) were invited to complete the 22-item Patient Engagement in Research Scale (PEIRS-22) survey to understand the nature of engagement. Twenty-three participants were invited to complete the survey and 19 (83%) completed the survey. We conducted individual and focus group interviews with members of all four groups (community leaders, citizen partners, public health unit knowledge user and connectors, and methods researchers) to learn about their engagement experiences with the OPTimise study and research team. Thirty-five participants were invited to join an interview or focus group interview with 22 (63%) completing an interview. RESULTS: OPTimise study members reported "extremely meaningful" engagement which is the highest level on the PEIRS-22 scale. The interviews demonstrated that the OPTimise study was designed appropriately across the three sites. Interviews were analyzed based on four topics: relationship management, supporting processes, power sharing, and satisfaction with operations. Qualitative and quantitative data are compared to the Levels of Patient and Researcher Engagement in Health Research framework. Citizen partners and methods researchers reported being engaged at the level of "lead" on the framework. Community leaders reported their level of engagement as at the level of "involve" throughout the study while connectors and public health knowledge users reported their level of engagement was at the level of "involve episodically" throughout the study. CONCLUSIONS: This evaluation found that building authentic relationships between the OPTimise research team and participants was key in the early phases of the OPTimise study. Researchers on future projects could benefit from developing working relationships with organizations who can connect with the target audience to facilitate trust building between researchers and engagement participants, especially in virtual environments.
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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 | 0,128 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».