Connecting Boston's Public Housing Developments to Community Health Centers: Who's Ready for Change?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite close proximity to community health centers, public housing residents are at increased risk of uncontrolled chronic disease, in part because of underutilization of routine health care. OBJECTIVES: To assist in program planning, the Partners in Health and Housing Prevention Research Center (PHH-PRC) used the Community Readiness Model to compare readiness of public housing developments and community health centers to address community-identified health priorities. The model assumes that program success to affect change depends on matching the community's level of readiness to address the issue. METHODS: Key respondent interviews were conducted across 15 communities: Eight housing developments and seven health centers. Interviews were scored across six dimensions on an anchored, 9-point scale and averaged to provide a composite readiness score. Higher scores indicate increasing levels of readiness. Interview transcripts were reviewed for consistent themes. RESULTS: Health centers scored significantly higher (mean, 5.88) than housing developments (mean, 3.33), corresponding with the Preparation stage of readiness compared with the Vague Awareness stage, respectively. Both scored highest in Existing Programs and Resources and lowest in Knowledge of Efforts. Qualitative analysis revealed a lack of existing partnerships between housing developments and health centers as well as significant social barriers preventing housing residents from engaging in care. CONCLUSION: We found a mismatch in readiness to address community health priorities. Although health centers have programs to address health issues, community awareness of programs is limited and barriers to engaging in care persist. The model provided a useful tool for engaging communities into shared program planning.
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 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 | 0,022 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».