Community-based participatory research: a lifeline to achieve people-centered care
Notice bibliographique
Résumé
People-centered care (PCC) represents a key paradigm shift in achieving universal health coverage and closing global public health divides. Amid growing global health disparities, shifts in epidemiological disease burden, and evolving sociopolitical contexts that affect healthcare delivery and research initiatives, there is an urgent need for public health scientists to develop community-rooted research strategies that uphold health promotion principles and sustain PCC. Community-based participatory research (CBPR) is a social justice approach that offers a distinct, equity-driven perspective on operationalizing PCC. CBPR fosters long-term, trust-based partnerships; centers the lived experiences and leadership of underserved populations; and co-develops sustainable health interventions that are culturally attuned to communities. Among participatory and community-engaged approaches, CBPR most closely aligns with—and can directly strengthen—the implementation of PCC principles. This paper presents an interprofessional and internationally relevant analysis of how CBPR can support PCC across clinical, public health, and policy domains. We begin by outlining foundational processes for establishing equitable academic–community partnerships. We then detail exemplar CBPR initiatives with racially and ethnically minoritized populations, as well as rural border and migrant communities, highlighting how these collaborations have advanced PCC goals. These exemplars, structured around key CBPR processes and mapped to PCC principles, form the basis of a conceptual blueprint for action. Next, we present a framework for applying CBPR to promote uptake of the World Health Organization’s integrated model for PCC, emphasizing its relevance with consideration to shifting policy and funding landscapes. Finally, we offer actionable recommendations for clinicians, researchers, community partners, health systems, and policy actors to integrate CBPR across the research continuum. To fully realize PCC in a rapidly changing world, researchers must shift from producing knowledge about communities to co-producing knowledge with them, ensuring that science is conducted in equal partnership with those most affected by structural health inequities.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».