Tools, Strategies and Approaches to Anti-racism in Patient/Public Partnership in Research: a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Support for patient/public involvement in health research has built considerable momentum over the last two decades, with funding agencies recommending patient/public-researcher partnership as a means to improve quality and relevance of research. Underpinning patient engagement in health research is the motto of “Nothing about us, without us”. Canada is culturally diverse, but patients who are actively involved in research are often from similar backgrounds, including race and ethnicity. Consequently, research ideas and products sometimes fall short of addressing the diverse needs of patients and members of the public. The lack of diversity also hinders patient-researcher partnerships from reaching their full potential to advance equitable patient-oriented research. This disparity was amplified during the early stage of the COVID-19 pandemic when decisions about research priorities were made by federal and provincial funders with little opportunity to consider the patient/public’s voices. This was concerning as groups that were the most affected by the pandemic, including racialized groups, were seldom involved when these decisions were made. At the core of patient engagement is diversity and inclusion. To this end, the Ontario SPOR SUPPORT Unit (OSSU) Patient Partner Working Group has identified a need to improve diversity, inclusion and equity in OSSU, other SPOR entities, and the broader world of patient engagement. It is recognized that existing challenges for patient partners navigating health research settings (e.g., research projects, networks, funding agencies, grant review panels) can be further amplified for individuals identifying as visible minority. Hence, a better understanding around approaches aimed at addressing equity in patient engagement is not only timely, but necessary. Therefore, the objective of this review is to synthesize the evidence on approaches, strategies and tools that promote anti-racism in patient/public-researcher partnership.
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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 | 0,015 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,100 |
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 ».