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Enregistrement W2070890933 · doi:10.1186/1471-2458-13-91

Harnessing the power of the grassroots to conduct public health research in sub-Saharan Africa: a case study from western Kenya in the adaptation of community-based participatory research (CBPR) approaches

2013· article· en· W2070890933 sur OpenAlexaff
Allan Kamanda, Lonnie Embleton, David Ayuku, Lukoye Atwoli, Peter Gisore, Samuel Ayaya, Rachel Vreeman, Paula Braitstein

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésCommunity-based participatory researchParticipatory action researchPublic healthBiostatisticsCommunity engagementGrassrootsMedicinePhotovoiceCitizen journalismHealth services researchCommunity healthEnvironmental healthGerontologySociologyPublic relationsEconomic growthPolitical scienceNursingPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Community-based participatory research (CBPR) is a collaborative approach to research that involves the equitable participation of those affected by an issue. As the field of global public health grows, the potential of CBPR to build capacity and to engage communities in identification of problems and development and implementation of solutions in sub-Saharan Africa has yet to be fully tapped. The Orphaned and Separated Children's Assessments Related to their Health and Well-Being (OSCAR) project is a longitudinal cohort of orphaned and non-orphaned children in Kenya. This paper will describe how CBPR approaches and principles can be incorporated and adapted into the study design and methods of a longitudinal epidemiological study in sub-Saharan Africa using this project as an example. METHODS: The CBPR framework we used involves problem identification, feasibility and planning; implementation; and evaluation and dissemination. This case study will describe how we have engaged the community and adapted CBPR methods to OSCAR's Health and Well-being Project's corresponding to this framework in four phases: 1) community engagement, 2) sampling and recruitment, 3) retention, validation, and follow-up, and 4) analysis, interpretation and dissemination. RESULTS: To date the study has enrolled 3130 orphaned and separated children, including children living in institutional environments, those living in extended family or other households in the community, and street-involved children and youth. Community engagement and participation was integral in refining the study design and identifying research questions that were impacting the community. Through the participation of village Chiefs and elders we were able to successfully identify eligible households and randomize the selection of participants. The on-going contribution of the community in the research process has been vital to participant retention and data validation while ensuring cultural and community relevance and equity in the research agenda. CONCLUSION: CBPR methods have the ability to enable and strengthen epidemiological and public health research in sub-Saharan Africa within the social, political, economic and cultural contexts of the diverse communities on the continent. This project demonstrates that adaptation of these methods is crucial to the successful implementation of a community-based project involving a highly vulnerable 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 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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0300,015
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,965
Tête enseignante GPT0,680
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations74
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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