Using community-based participatory research methods to build the foundation for an equitable integrated health data system within a Canadian urban context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Health inequalities amplified by the COVID-19 pandemic have disproportionately affected racialized and equity-deserving communities across Canada. In the Municipality of Peel, existing data, while limited, illustrates that individuals from racialized and equity-deserving communities continue to suffer, receive delayed care, and die prematurely. In response to these troubling statistics, grassroots community advocacy has called on health systems leaders in Peel to work with community and non-profit organizations to address the critical data and infrastructure gaps that hinder addressing the social determinants of health in the region. To support these advocacy efforts, we used a community-based participatory research approach to understand how we might build a data collection ecosystem across sectors, alongside community residents and service providers, to accurately capture the data about the social determinants of health. This approach involved developing a community engagement council, defining the problem with the community, mapping what data is actively collected and what is excluded, and understanding experiences of sociodemographic data collection from community members and service providers. Guided by community voices, our study focused on sociodemographic data collection in the primary care context and identified which service providers use and collect these data, how data are used in their work, the facilitators and barriers to data use and collection. Additionally, we gained insight into how sociodemographic data collection could be respectful, safe, and properly governed from the perspectives of community members. From this study, we identify a set of eight recommendations for sociodemographic data collection and highlight limitations. This foundational community-based work will inform future research in establishing data governance in partnership with diverse and equity-deserving communities.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».