Improving social justice in observational studies: protocol for the development of a global and Indigenous STROBE-equity reporting guideline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Addressing persistent and pervasive health inequities is a global moral imperative, which has been highlighted and magnified by the societal and health impacts of the COVID-19 pandemic. Observational studies can aid our understanding of the impact of health and structural oppression based on the intersection of gender, race, ethnicity, age and other factors, as they frequently collect this data. However, the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) guideline, does not provide guidance related to reporting of health equity. The goal of this project is to develop a STROBE-Equity reporting guideline extension. Methods We assembled a diverse team across multiple domains, including gender, age, ethnicity, Indigenous background, disciplines, geographies, lived experience of health inequity and decision-making organizations. Using an inclusive, integrated knowledge translation approach, we will implement a five-phase plan which will include: (1) assessing the reporting of health equity in published observational studies, (2) seeking wide international feedback on items to improve reporting of health equity, (3) establishing consensus amongst knowledge users and researchers, (4) evaluating in partnership with Indigenous contributors the relevance to Indigenous peoples who have globally experienced the oppressive legacy of colonization, and (5) widely disseminating and seeking endorsement from relevant knowledge users. We will seek input from external collaborators using social media, mailing lists and other communication channels. Discussion Achieving global imperatives such as the Sustainable Development Goals (e.g., SDG 10 Reduced inequalities, SDG 3 Good health and wellbeing) requires advancing health equity in research. The implementation of the STROBE-Equity guidelines will enable a better awareness and understanding of health inequities through better reporting. We will broadly disseminate the reporting guideline with tools to enable adoption and use by journal editors, authors, and funding agencies, using diverse strategies tailored to specific audiences.
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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 | 0,320 | 0,445 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,030 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».