Lessons Learned from Twelve Years of Partnered Tobacco Cessation Research in the Dominican Republic
Notice bibliographique
Résumé
Engaging partners for tobacco control within low and middle income countries (LMICs) at early stages of tobacco control presents both challenges and opportunities in the global effort to avert the one billion premature tobacco caused deaths projected for this century. The Dominican Republic (DR) is one such early stage country. The current paper reports on lessons learned from 12 years of partnered United States (US)-DR tobacco cessation research conducted through two NIH trials (Proyecto Doble T, PDT1 and 2). The projects began with a grassroots approach of working with interested communities to develop and test interventions for cessation and secondhand smoke reduction that could benefit the communities, while concurrently building local capacity and providing resources, data, and models of implementation that could be used to ripple upward to expand partnerships and tobacco intervention efforts nationally. Lessons learned are discussed in four key areas: partnering for research, logistical issues in setting up the research project, disseminating and national networking, and mentoring. Effectively addressing the global tobacco epidemic will require sustained focus on supporting LMIC infrastructures for tobacco control, drawing on lessons learned across partnered trials such as those reported here, to provide feasible and innovative approaches for addressing this modifiable public health crisis.
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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 | 0,016 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».