MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2202994874 · doi:10.1353/cpr.2015.0064

Using Knowledge Exchange to Build and Sustain Community Support to Reduce Cancer Screening Inequities

2015· article· en· W2202994874 sur OpenAlexaffabout
Aïsha Lofters, Tazim Virani, Gurpreet Grewal, Rebecca Lobb

Notice bibliographique

RevueProgress in community health partnerships · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementHealth equityComputer sciencePsychologySociologyPublic relationsPolitical scienceMedicineNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: "Knowledge exchange" (KE) refers to the interaction between knowledge users and researchers toward a goal of mutual learning and collaborative problem solving. METHODS: Using a case study approach, this article describes how researchers leading a multiphase community engagement project, the Peel Cancer Screening Study (PCSS), used KE to engage a community advisory group (CAG) of knowledge users to build community support for interventions to reduce cancer screening inequities for South Asians in Peel Region, Ontario, Canada. RESULTS: As a result of KE activities (concept mapping, a CAG launch meeting, regular CAG meetings, workgroup meetings, a community report), there is currently a resident-targeted, community-level program being implemented and a provider-targeted intervention that is funded, with both ethnospecific and health service organizations involved. The process of KE received positive evaluations from advisory group members. CONCLUSIONS: The experiences of the PCSS illustrate the benefits of KE for researchers and community members.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,903
Tête enseignante GPT0,722
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProgress in community health partnershipsMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207