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Enregistrement W4413391809 · doi:10.35844/001c.138810

Recruiting Under-Represented Racialized Young Adults to the Stem Cell Registry: How We Applied a Community-Engaged Research Approach and Lessons Learned

2025· article· en· W4413391809 sur OpenAlexaffabout
Jennie Haw, Gregory Anagnostopoulos, Armaan Kotadia, Tobi Morakinyo, Ufuoma Muwhen, Kelly Holloway

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Research Methods · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaQueen's UniversityMcMaster UniversityCanadian Blood ServicesCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyStem cellSociologyPsychologyGender studiesMedicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past two decades health researchers have increasingly applied principles from community-based or community-engaged research to address health disparities and improve healthcare access and outcomes for under-served communities. Many countries rely on a hematopoietic stem cell registry to help match unrelated donors to patients. Research indicates that people who are racialized wait longer for a match than those of White/European ancestry. As such, many countries, including Canada, make efforts to raise awareness of stem cell donation and recruit under-represented racialized young adults to the registry. This paper describes our efforts to apply community-engaged research principles to a qualitative stem cell recruitment project in Canada and lessons learned. We contribute to methodological scholarship that provides in-depth description of the methods used and steps taken in community-engaged research to offer transparency and detail that enables critical engagement. We offer suggestions to improve co-learning, equitable power-sharing, and building relationships over time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,504
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,221
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5040,221
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,058
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,940
Tête enseignante GPT0,735
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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