The Effectiveness of Healthy Community Approaches on Positive Health Outcomes in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Healthy community approaches encompass a diverse group of population based strategies and interventions that create supportive environments, foster community behavior change and improve health. This systematic review examined the effectiveness of ten most common healthy community approaches (Healthy Cities/Communities, Smart Growth, Child Friendly Cities, Safe Routes to Schools, Safe Communities, Active Living Communities, Livable Communities, Social Cities, Age-Friendly Cities, and Dementia Friendly Cities) on positive health outcomes. Empirical studies were identified through a search of the academic and grey literature for the period 2000–2014. Of the 231 articles retrieved, 26 met the inclusion criteria with four receiving moderate quality ratings and 22 poor ratings using the Effective Public Health Practice Project Quality Assessment Tool. The majority of studies evaluated Safe Routes to School Programs and reported positive associations with students’ active commute patterns. Fewer studies assessed benefits of Smart Growth, Safe Communities, Active Living Communities and Age-Friendly Cities. The remaining approaches were relatively unexplored in terms of their health benefits however focused on conceptual frameworks and collaborative processes. More robust studies with longer follow-up duration are needed. Priority should be given to evaluation of healthy community projects to show their effectiveness within the population health context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».