Building community partnerships for diabetes primary prevention: lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To describe the process of building partnerships between a health professional group (university‐based researchers and organizations from within and outside the health sector) and the black communities, highlight the accomplishments and identify problems in the process. Design/methodology/approach The description of the process of building partnerships with four black communities in Nova Scotia is organized in the following sections: the impetus for launching a Diabetes Primary Prevention for the Black Communities Project, its preparation, implementation, and evaluation. The accomplishments and the problems associated with the Project are analysed. Findings Recruitment of participants for the focus groups was challenging. Response rate to survey questionnaire was moderate. Presentation of the Project results by one of the black Project assistants to the participant communities was well received. The Project was quite successful in encouraging community involvement by engaging community groups in several small‐scale activities. Three issues related to project implementation were identified: recruitment of focus groups, participant disappointment, and survey return rates. Strategies incorporating the principles of involving a target audience, providing a service, empowering people and respecting cultural diversity with the aim to ensure successful partnership building with the black communities were proposed. Originality/value This paper describes the process of forging partnership with the black communities. The results of the Project could serve as a paradigm for developing culturally sensitive and responsive strategies to lessen the burden of type 2 diabetes in other racial minority communities.
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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 | 0,013 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».