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Enregistrement W2413516538 · doi:10.1177/1557988315596226

Barriers to Recruiting Men Into Chronic Disease Prevention and Management Programs in Rural Areas

2015· article· en· W2413516538 sur OpenAlexafffundabout
Adam Gavarkovs, Shauna M. Burke, Kristen Reilly, Robert J. Petrella

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Men s Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineChronic diseaseGerontologyRural areaDiseaseFocus groupPhysical activityDisease managementNursingFamily medicinePhysical therapyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic disease is becoming increasingly prevalent in Canada. Many of these diseases could be prevented by adoption of healthy lifestyle habits including physical activity and healthy eating. Men, especially those in rural areas, are disproportionately affected by chronic disease. However, men are often underrepresented in community-based chronic disease prevention and management (CDPM) programs, including those that focus on physical activity and/or healthy eating. The purpose of this study was to explore the experiences and perceptions of program delivery staff regarding the challenges in recruitment and participation of men in physical activity and healthy eating programs in rural communities, and suggestions for improvement. Semistructured interviews were conducted by telephone with 10 CDPM program delivery staff from rural communities in Southwest Ontario, Canada. Time and travel constraints, relying on spouses, and lack of male program leaders were cited as barriers that contributed to low participation levels by men in CDPM programs. Hiring qualified male instructors and engaging spouses were offered as strategies to increase men's participation. The results of this study highlight many of the current issues faced by rural health organizations when offering CDPM programming to men. Health care organizations and program delivery staff can use the recommendations in this report to improve male participation levels.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,324 · 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'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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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