Developing indicators for evaluation of age-friendlycommunities in Canada: process and results
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In 2006, the World Health Organization launched the Global Age-Friendly Cities Project to support active aging. Canada has a large number of age-friendly initiatives; however, little is known about the effectiveness and outcomes of age-friendly community (AFC) initiatives. In addition, stakeholders report that they lack the capacity and tools to develop and conduct evaluations of their AFC initiatives. In order to address these gaps, the Public Health Agency of Canada developed indicators to support the evaluation of AFC initiatives relevant to a wide range of Canadian communities. These indicators meet the varied needs of communities, but are not designed to evaluate collective impact or enable crosscommunity comparisons. METHODS: An evidence-based, iterative consultation approach was used to develop indicators for AFCs. This involved a literature review and an environmental scan. Two rounds of key expert and stakeholder consultations were conducted to rate potential indicators according to their importance, actionability and feasibility. A final list of indicators and potential measures were developed based on results from these consultations, as well as key policy considerations. RESULTS: Thirty-nine indicators emerged across eight AFC domains plus four indicators related to long-term health and social outcomes. All meet the intended purpose of evaluating AFC initiatives at the community level. A user-friendly guide is available to support and share this work. CONCLUSION: The AFC indicators can help communities evaluate age-friendly initiatives, which is the final step in completing a cycle of the Pan-Canadian AFC milestones. Communities are encouraged to use the evaluation results to improve their AFC initiatives, thereby benefiting a broad range of Canadians.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».