MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2124024507 · doi:10.1353/hpu.2015.0062

Characteristics of Asian American, Native Hawaiian, and Pacific Islander Community Health Worker Programs: A Systematic Review

2015· review· en· W2124024507 sur OpenAlexfundno aff
Nadia Islam, Jennifer Zanowiak, Lindsey Riley, Smiti Nadkarni, Simona C. Kwon, Chau Trinh‐Shevrin

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Care for the Poor and Underserved · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionYork University
Mots-clésPacific islandersIntervention (counseling)Ethnic groupCommunity healthAsian americansMedicineHealth equityCommunity health workersGerontologyEnvironmental healthFamily medicineGeographyNursingPublic healthPolitical sciencePopulationHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community health workers (CHWs) are frontline health workers who often serve socially and linguistically isolated populations, including Asian American, Native Hawaiian, and Pacific Islander (AA and NHPI) communities in the United States (U.S.) and U.S. territories. We conducted a systematic review of the peer-reviewed literature to assess the characteristics of CHW programs for AA and NHPI communities in the U.S. and U.S. territories, generating a total of 75 articles. Articles were coded using eight domains: ethnic group, health topic, geographic location, funding mechanism, type of analysis reported, prevention/management focus, CHW role, and CHW title. Articles describing results of an intervention or program evaluation, or cost-effectiveness analysis were further coded with seven domains: study design, intervention recruitment and delivery site, mode of intervention delivery, outcomes assessed, key findings, and positive impact. Results revealed gaps in the current literature and point towards recommendations for future CHW research, program, and policy efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Health Care for the Poor and UnderservedMême sujetDiabetes Management and EducationTravaux en français237 207