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Enregistrement W7108448662 · doi:10.1017/cts.2025.10213

Researchers’ roadblocks to including people with intellectual and developmental disabilities (DD) in research: Translational science and I/DD program leaders insights

2025· article· en· W7108448662 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Translational Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensCentre for Disability Prevention and Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceGeneralizability theoryThematic analysisTranslational researchTranslational scienceIntellectual disabilityInclusion (mineral)Qualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with disabilities in the US are now a health disparities population. Though 25% of US adults have a disability, only 5% of medical research grants are disability related. Knowledge about researchers' perceived barriers to including people with disabilities in research has focused on a single disability/condition and thus has limited translational science applications. Our CTSA's Disability as Difference: Reducing Researcher Roadblocks (D2/R3) project examined such roadblocks towards inclusion of people with intellectual and developmental disabilities (I/DD). I/DDs are broad, heterogeneous conditions that originate in childhood, have varying impact and function, and persist throughout the lifespan. Strategies that mitigate their under-representation in research will likely have general applicability to all disabilities. In D2/R3's first phase we conducted semi-structured interviews with translational science and I/DD program leaders at ten US institutions about perceived barriers and facilitators to including people with I/DD in research. Interviews were held with 25 individuals from partnering Intellectual and Developmental Disabilities Research Centers, University Centers for Excellence in Developmental Disabilities, and Clinical and Translational Science Award programs. Collaborative thematic coding identified key themes as: attitudinal barriers (e.g., assumptions about consent capacity), logistical barriers (e.g., accommodation costs), health disparities, and generalizability concerns. Findings informed development of a survey based on Prosci's ADKAR® model of change management's five components: Awareness, Desire, Knowledge, Ability and Reinforcement. Exclusion appears to stem from researchers' lack of awareness, misconceptions, and knowledge gaps rather than insurmountable obstacles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,307
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,267
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3070,267
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0300,035
Communication savante0,0200,018
Science ouverte0,0050,032
Intégrité de la recherche0,0070,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,482
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,068 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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