Aboriginal Community-Centered Injury Surveillance: A Community-Based Participatory Process Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
While injuries are a leading health concern for Aboriginal populations, injury rates and types vary substantially across bands. The uniqueness of Aboriginal communities highlights the importance of collecting community-level injury surveillance data to assist with identifying local injury patterns, setting priorities for action and evaluating programs. Secwepemc First Nations communities in British Columbia, Canada, implemented the Injury Surveillance Project using the Aboriginal Community-Centered Injury Surveillance System. This paper presents findings from a community-based participatory process evaluation of the Injury Surveillance Project. Qualitative data collection methods were informed by OCAP (Ownership, Control, Access, and Possession) principles and included focus groups, interviews and document review. Results focused on lessons learned through the planning, implementation and management of the Injury Surveillance Project identifying lessons related to: project leadership and staff, training, project funding, initial project outcomes, and community readiness. Key findings included the central importance of a community-based and paced approach guided by OCAP principles, the key role of leadership and project champions, and the strongly collaborative relationships between the project communities. Findings may assist with successful implementation of community-based health surveillance in other settings and with other health issues and illustrate another path to self-determination for Aboriginal communities. The evaluation methods represent an example of a collaborative community-driven approach guided by OCAP principles necessary for work with Aboriginal communities.
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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 | 0,160 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».