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Enregistrement W1981911929 · doi:10.12927/hcq.2014.24020

A Novel Community-Based Model to Enhance Health Promotion, Risk Factor Management and Chronic Disease Prevention

2014· article· en· W1981911929 sur OpenAlexaff
Shannon Ryan Carson, Caroline Carr, Graeme Kohler, Lynn Edwards, Rick Gibson, Tara Sampalli

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensDalhousie UniversityNova Scotia Health AuthorityCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionDisease preventionMedicinePromotion (chess)Best practiceDisease managementRisk factorCommunity healthDiseaseNursingEnvironmental healthAlternative medicineHealth management systemPublic healthPolitical scienceInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic disease is a highly expensive but preventable problem to the healthcare system. Evidence suggests that impacting modifiable behaviours and risk management factors in the areas of physical inactivity, unhealthy diet, stress and obesity can alleviate the burden of chronic disease problem to a large extent. Despite this recognition, the challenge is embedding these recognized priorities into the community and in primary care in a sustainable and meaningful manner. Primary Health Care in Capital Health responded to this challenge by developing and implementing a free, interprofessional and community-based service, namely, the Community Health Teams (CHTs), that offers health and wellness, risk factor management, wellness navigation and behaviour-based programming. In this paper, the development and implementation of the CHTs are discussed. Preliminary outcomes for the model are significant and promising. Formal and large-scale studies are planned to validate these outcomes with additional research rigour.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,372 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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