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Enregistrement W2136752115 · doi:10.1093/her/cyn023

Effectiveness of community health agents' actions in situations of social vulnerability

2008· article· en· W2136752115 sur OpenAlexaff
Margareth Santos Zanchetta, Susan M V Voet, Wilson Galhego-Garcia, V. M. N. Smolentzov, Yves Talbot, Marielle Riutort, A. M. M. F. Galhego, T. J. de Souza, Rodrigo S Caldas, E. Costa, M. M. Kamikihara, S. Smolentzov

Notice bibliographique

RevueHealth Education Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Nursing, Elderly Care
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)PsychologySocial psychologyEnvironmental healthMedicineComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation is purposeful activity examining multiple, diverse realities [1] that affect the implementation of social interventions and their management [2]. As political activity, evaluation involves partnerships among managers, stakeholders and internal and external evaluators. These partners review common interests and concerns to modify policies and modi operandi, and ultimately, to influence human life [3]. Evaluation is particularly sensitive to social problems and expectations; it documents their features, incidence and prevalence [2]. This article reports the quanti-qualitative results of an in-service effectiveness evaluation of interventions to reduce health risks for socially vulnerable people by community health agents (CHAs) (Agentes Comunitarios de Saude) in Brazil. CHAs are key personnel within the nationwide community health agent program (CHAP), created in 1991, that operates within Brazil’s Family Health Strategy (FHS). CHAP considers social inclusion through health education and promotion, a cornerstone of collective health. Most CHAs are from the communities they serve. This article documents some crucial features of CHAs’ work in dangerous neighborhoods previously inaccessible to health professionals (HPs). Knowledge about these residents’ health needs, challenges and difficulties due to their social vulnerability may not have reached health care providers.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,489
Tête enseignante GPT0,658
Écart entre enseignants0,169 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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