Use of Indigenous-Based Methodologies to Enhance the Understanding of Local Context in Ugandan Communities: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With many socially disadvantaged populations experiencing a higher level of illness than the general population, health research has begun to recognize the impact of social determinants on health outcomes. Community-based research has increasingly been used to understand the complexities of the local context. However, given the number of interdependent factors influencing individual well-being, no single methodology can explore this level of complexity alone. To put context into perspective, research processes need to shift from the sole use of Western methodologies and, instead, incorporate collaborative methods from nontraditional research. Specifically, Indigenous methodologies have been developed to better understand the complexity of context within multiple worldviews, but current studies have failed to apply these approaches within other cultural settings. OBJECTIVE: This mixed methods study will use Western and Indigenous methodologies to adapt a digital health program for remote communities in Uganda. METHODS: Using the principles of community-based research and user-centered design, a 4-phase mixed methods study will be conducted. The Indigenous method of 2-eyed seeing will be used to promote a reflexive engagement strategy throughout all study phases. Phase 1 will focus on partnership building to codevelop the project priorities and study design. Phase 2 will involve a needs assessment to elicit a context-focused understanding of the local clinic and community environment. Phase 3 will involve a series of system adaptations to co-design the program. Phase 4 will consist of a community-based field study to evaluate the usability and cultural relevance of the adapted program. RESULTS: This study was approved by the Makerere University School of Medicine Research and Ethics Committee (Mak-SOMREC-2021-63) and the University Health Network Research Ethics Board (20-6022). This protocol provides a novel strategy leveraging a range of community-based methods to ensure that the contextual significance of each community's challenges is reflected in the design of the Medly Uganda program. Partnership building was initiated in June 2019, and the first stage of data collection in phase 2 began in January 2021. At the time of manuscript submission, phases 1 to 3 have been completed. Phase 4 data analysis is ongoing and expected to be completed in October 2025. CONCLUSIONS: Integrating the community's local knowledge into the design of the Medly Uganda program will lead to the development of meaningful interventions that improve health outcomes. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/75136.
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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 | 0,153 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,013 |
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 ».