“Nothing About Us, without Us.” How Community-Based Participatory Research Methods Were Adapted in an Indigenous End-of-Life Study Using Previously Collected Data
Bibliographic record
Abstract
La recherche en santé autochtone au Canada a été négligée dans le passé et qualifiée de problématique, notamment en raison du manque de collaboration avec les peuples autochtones. L'Énoncé de politique des trois Conseils sur l'éthique de la recherche avec des êtres humains décrit au chapitre 9 la conduite éthique de la recherche axée sur les Premières nations, les Inuits et les Métis. Les principes PCAP® des Premières nations (propriété, contrôle, accès et possession) soulignent l'importance majeure de l'engagement et de la gouvernance autochtones. En vue d'assurer que les buts et les activités de la recherche développée soient réalisés en partenariat complet et significatif avec les peuples et les communautés autochtones, il est possible de faire appel à des méthodes de recherche participative communautaire (RPC) intégrant leur plein engagement. Les recherches utilisant des ensembles de données secondaires, telles que les données administratives sur la santé recueillies en routine, ne devraient plus être exclues de cette approche. Notre objectif était de décrire comment notre équipe de chercheurs universitaires, alliée à un organisme national de santé autochtone, a adapté les méthodes de RPC dans le cadre d'un projet de recherche utilisant des données recueillies antérieurement pour examiner les lacunes dans la prestation de soins de fin de vie aux peuples autochtones en Ontario. Nous décrivons le processus d'élaboration de ce partenariat de recherche et expliquons comment l'intégration des principes de base et des processus de formation du savoir autochtones ont guidé cette collaboration. Notre partenariat de recherche, qui implique l'adaptation de méthodes de RPC, illustre un processus d'engagement qui pourrait guider d'autres chercheurs désirant mener des recherches en santé autochtone à l'aide de données déjà recueillies. Nous faisons aussi état d'une entente de recherche transparente, négociée équitablement entre un organisme national de santé autochtone et des chercheurs, qui pourrait servir de cadre pour des collaborations de recherche similaires. Il est essentiel de s'assurer que les perspectives autochtones soient au cœur des processus de recherche et qu'elles soient reflétées dans ceux-ci lorsque des données administratives sur la santé sont utilisées. Indigenous health research in Canada has a chequered past and has been identified as problematic and lacking in appropriate collaboration with Indigenous people. The Tri-Council Policy Statement on Ethical Conduct for Research Involving Humans, Chapter 9 describes ethical conduct of research regarding First Nations, Inuit, and Métis Peoples. First Nations Ownership, Control, Access, and Possession (OCAP®) Principles highlight the necessity of Indigenous engagement and governance. To ensure that the aims and activities of the research being developed are in full and meaningful partnership with Indigenous peoples and communities, community-based participatory research (CBPR) methods provide a process in which full engagement is possible. Research utilizing secondary data sets, such as routinely collected health administrative data, should no longer be excluded from this approach. Our aim was to describe how our research team of academic researchers and a national Indigenous health organization adapted CBPR methods in a research project using previously collected data to examine end-of-life health care service delivery gaps for Indigenous people in Ontario. We describe the process of how we developed our research partnership and how grounding principles and Indigenous ways of knowing guided our work together. Through the adaptation of CBPR methods, our research partnership illustrates a process of engagement that can guide others hoping to conduct Indigenous health research using previously collected data. We also present a transparent research agreement negotiated equally by a national Indigenous health organization and research scientists, which can also be used as a framework for others wishing to establish similar research partnerships. Ensuring that Indigenous perspectives are central to and reflected in the research process is essential when using health administrative data.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.035 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".