Community participatory approaches in infectious disease dynamic transmission modelling: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Community participatory modelling merges participatory research approaches with mathematical modelling. Participatory approaches are grounded in the engagement of people with lived experience (eg, who are affected by the health condition under study) throughout the research process. Mathematical modelling of infectious disease (ID) dynamic transmissions is increasingly used as a tool for public health decision-making, generating predictions, inferring mechanisms and estimating the impact of potential interventions-all of which guide policies, strategies and resource allocation as part of the preparation and response to ID epidemics. However, little is known about the engagement of people with lived experience and affected communities in the ID modelling process. We will map the literature to explore participatory approaches undertaken in ID modelling (practical aspects of formalising participatory modelling), levels of participation and the potential influence from the perspective of communities engaged. METHODS AND ANALYSIS: The scoping review will follow the Joanna Briggs Institute Manual for Evidence Synthesis. The search strategy includes three electronic bibliographic databases (MEDLINE, Scopus and Embase), no language restrictions and sources published from 2000 to present. We will implement the search with and without the participatory keyword, as we recognise that some studies do not explicitly term community engagement as participatory modelling. After deduplication, two authors will independently screen the titles, abstracts and full texts, with discrepancies resolved with a third team member. We will extract the relevant information from the main text, parameter tables, supplemental files, bibliography, acknowledgment and author affiliation sections. The data extraction will follow a deductive content analysis where we draw from community-based participatory research approaches and established mathematical modelling steps. We will also extract data to assess whether there was equitable engagement of knowledge users by checking for indicators of three equitable engagement domains as outlined by the Ward framework (equity within partnership (eg, whether knowledge user influenced modelling decisions or remuneration), capacity to engage in future partnerships and shift in power/influence (eg, coauthorship). We will supplement our narrative analyses with summaries in tabular format and using appropriate data visualisations. ETHICS AND DISSEMINATION: No ethics approval will be required for this scoping review because we will map evidence from publicly available literature sources. We will develop multilingual abstracts or one-page lay summaries of the findings (English, French and Swahili), a policy brief and will coauthor an open-access journal article. A summary of the findings will be shared via knowledge user-led presentations at the Maisha HIV and AIDS Conference and with other community-based organisations at the quarterly peer-to-peer support meetings. REGISTRATION: The protocol has been registered in Open Science Framework, DOI: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/XQ2WP (December 2024).
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 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 | 0,201 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,026 |
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 ».