Program design features that can improve participation in health education interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although there have been reported benefits of health education interventions across various health issues, the key to program effectiveness is participation and retention. Unfortunately, not everyone is willing to participate in health interventions upon invitation. In fact, health education interventions are vulnerable to low participation rates. The objective of this study was to identify design features that may increase participation in health education interventions and evaluation surveys, and to maximize recruitment and retention efforts in a general ambulatory population. METHODS: A cross-sectional questionnaire was administered to 175 individuals in waiting rooms of two hospitals diagnostic centres in Toronto, Canada. Subjects were asked about their willingness to participate, in principle, and the extent of their participation (frequency and duration) in health education interventions under various settings and in intervention evaluation surveys using various survey methods. RESULTS: The majority of respondents preferred to participate in one 30-60 minutes education intervention session a year, in hospital either with a group or one-on-one with an educator. Also, the majority of respondents preferred to spend 20-30 minutes each time, completing one to two evaluation surveys per year in hospital or by mail. CONCLUSION: When designing interventions and their evaluation surveys, it is important to consider the preferences for setting, length of participation and survey method of your target population, in order to maximize recruitment and retention efforts. Study respondents preferred short and convenient health education interventions and surveys. Therefore, brevity, convenience and choice appear to be important when designing education interventions and evaluation surveys from the perspective of our target population.
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 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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».