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Enregistrement W2065477583 · doi:10.2196/jmir.3881

Knowledge Translation in Men’s Health Research: Development and Delivery of Content for Use Online

2015· article· en· W2065477583 sur OpenAlexafffundabout
Maria Lohan, Áine Aventin, John L. Oliffe, Christina Han, Joan L. Bottorff

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFocus Groups and Qualitative Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Research ProgrammeEconomic and Social Research CouncilPublic Health AgencyHealth Service Executive
Mots-clésKnowledge translationCurriculumReproductive healthPsychologyMedical educationMedicinePublic relationsComputer scienceKnowledge managementPolitical sciencePedagogyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Men can be hard to reach with face-to-face health-related information, while increasingly, research shows that they are seeking health information from online sources. Recognizing this trend, there is merit in developing innovative online knowledge translation (KT) strategies capable of translating research on men's health into engaging health promotion materials. While the concept of KT has become a new mantra for researchers wishing to bridge the gap between research evidence and improved health outcomes, little is written about the process, necessary skills, and best practices by which researchers can develop online knowledge translation. OBJECTIVE: Our aim was to illustrate some of the processes and challenges involved in, and potential value of, developing research knowledge online to promote men's health. METHODS: We present experiences of KT across two case studies of men's health. First, we describe a study that uses interactive Web apps to translate knowledge relating to Canadian men's depression. Through a range of mechanisms, study findings were repackaged with the explicit aim of raising awareness and reducing the stigma associated with men's depression and/or help-seeking. Second, we describe an educational resource for teenage men about unintended pregnancy, developed for delivery in the formal Relationship and Sexuality Education school curricula of Ireland, Northern Ireland (United Kingdom), and South Australia. The intervention is based around a Web-based interactive film drama entitled "If I Were Jack". RESULTS: For each case study, we describe the KT process and strategies that aided development of credible and well-received online content focused on men's health promotion. In both case studies, the original research generated the inspiration for the interactive online content and the core development strategy was working with a multidisciplinary team to develop this material through arts-based approaches. In both cases also, there is an acknowledgment of the need for gender and culturally sensitive information. Both aimed to engage men by disrupting stereotypes about men, while simultaneously addressing men through authentic voices and faces. Finally, in both case studies we draw attention to the need to think beyond placement of content online to delivery to target audiences from the outset. CONCLUSIONS: The case studies highlight some of the new skills required by academics in the emerging paradigm of translational research and contribute to the nascent literature on KT. Our approach to online KT was to go beyond dissemination and diffusion to actively repackage research knowledge through arts-based approaches (videos and film scripts) as health promotion tools, with optimal appeal, to target male audiences. Our findings highlight the importance of developing a multidisciplinary team to inform the design of content, the importance of adaptation to context, both in terms of the national implementation context and consideration of gender-specific needs, and an integrated implementation and evaluation framework in all KT work.

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)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,888
Tête enseignante GPT0,657
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeQualitatif
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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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