Using photovoice to engage underserved children with neurodevelopmental disorders and their caregivers in health research: a mixed methods systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Limited guidance exists for researchers wanting to use photovoice to engage children with neurodevelopmental disorders (NDDs), 0-25 years, and their caregivers in health research. This mixed-methods systematic review synthesized photovoice research with this population with attention to children and caregivers from diverse backgrounds. Diversity of study participants, research areas that have used photovoice with this population, feasibility considerations (adaptations, contextual considerations, practicality), and recommendations provided by study authors were of interest. Methods: We searched five databases and limited the search to English or French language publications. Eighteen studies met the inclusion criteria. We used a convergent integrated synthesis approach as well as qualitative content analysis to synthesize data from included studies. Results: = 3). Photovoice has been used across six research areas relevant to individual, interpersonal, and organizational level influences on an individual's life. Authors of selected studies faced various contextual considerations (e.g., requiring flexibility) and made adaptations (e.g., using smiley/sad faces to monitor assent) to facilitate research participation. Authors reported photovoice as valuable and useful and provided implementation recommendations (e.g., work one-on-one with participants) and future research directions (e.g., using photovoice with nonverbal children) to advance the use of this methodology. Discussion: Our findings support using photovoice to explore the lived experience of this population, provide guidance to health and rehabilitation researchers seeking inclusive, person-centred approaches to engaging participants in research, and have direct implications for practice. Systematic Review Registration: https://osf.io/3xsak/.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,095 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».