Uncovering systemic barriers related to equity, diversity and inclusion in child health research: a scoping review addressing marginalised communities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite abundant evidence illustrating the impact of social determinants of health on children and youth from marginalised communities, their continued marginalisation in research contributes to a negative feedback loop that perpetuates health inequities. Previous reviews have identified barriers in marginalised adult communities. However, no comprehensive review outlines the scope of barriers to equity, diversity and inclusion (EDI) in child health research across multiple marginalised communities, particularly as they are defined in Canada. METHODS: The purpose of this review is to scope and summarise research discussing systemic barriers influencing EDI in child health research, focusing on racialised and black individuals, 2SLGBTQIA+ individuals, Indigenous peoples, women and girls and individuals with disabilities (identified as priority communities in the Canadian government's research policy). Our team followed the steps proposed by Arksey and O'Malley for scoping reviews. RESULTS: From 3336 identified records, 53 publications met the inclusion criteria. Most studies were based in the USA (n=40) and/or other English-speaking countries (n=14), emphasising the need for global perspectives. Some publications were based in more than one country; others addressed more than one marginalised community. We identified more publications discussing racialised individuals (n=30) and black individuals (n=20) than women and girls (n=10), Indigenous peoples (n=9), children with disabilities (n=7) or 2SLGBTQIA+ individuals (n=4). Publications increased from 3 in 2020 to 15 in 2022, reflecting heightened awareness of structural racism and health inequities during the COVID-19 pandemic. Our findings suggest systemic under-recruitment and tokenism. Other factors in the research ecosystem include misleading conceptualisations of race and other social categories, power dynamics, lack of cultural safety and discrimination. Finally, we recommend applying the socio-ecological model to systematically map barriers and develop tailored, multilevel solutions that promote equity and inclusivity in research. CONCLUSION: To foster a more equitable and impactful child health research ecosystem, institutions must address individual, interpersonal, organisational and policy-level barriers by embedding community-driven priorities, promoting diverse and inclusive practices, and ensuring long-term, reciprocal relationships with historically marginalised communities.
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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 | 0,062 | 0,230 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».