Using interviews to construct and disseminate knowledge of oral health policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Policymakers worldwide are challenged by the problem of oral health inequities. The goal of an interprovincial partnership in Canada was to guide policy aimed at improving the oral health of vulnerable populations. Insights regarding barriers and enablers to developing such policy in one province (Newfoundland & Labrador, Canada) were required to enhance collaboration between decision makers and researchers and to contribute to the evidence informing policy development. METHODS: Snowball technique identified fourteen key informants. Semistructured audio-recorded interviews were conducted in person or by telephone. Two researchers independently conducted the analyses of the transcribed interviews, one using NVivo software and the second, manual coding. Triangulation of the analyses confirmed the findings. RESULTS: Agreement between the two approaches showed that most key informants believed that oral health is an important policy issue; however, most felt it was not a high priority among the general public and most were unable to articulate the policy process. Barriers to oral health becoming a governmental priority were related to resource allocation and to poor communication among some groups including dentists and dental hygienists. Current government programmes and initiatives were praised but considered weak in health promotion strategies. Recommendations for enhancing oral health priority varied. CONCLUSIONS: Attention to the methodological considerations of qualitative research enhanced the credibility of the method and confidence in the findings. Leveraging of existing programmes and improving communication were recommended to contribute to raising the priority of oral health within the government, thereby increasing their commitment to address oral health care, particularly for vulnerable populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,083 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».