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Enregistrement W2554522665 · doi:10.5539/gjhs.v9n6p76

A Contribution of PAR for the Prevention and Control of Hypertension and Diabetes among the Elderly in Thailand

2016· article· en· W2554522665 sur OpenAlexvenueno aff
Siripun Bootsri, Kasam Nakornkate, Suchitra Sukonthasab

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionParticipatory action researchMedicineCitizen journalismPromotion (chess)Community healthGerontologyPublic healthNursingHealth educationIntervention (counseling)Political scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A rise in the number of elderly people in society increases the need for disease prevention and health promotion services as the growing figure entails more patients suffering from chronic illnesses, such as hypertension and diabetes. In order to prevent and control these non-communicable diseases, Participation Action Research (PAR) can be a powerful mechanism for engaging the elderly in PAR, and has the potential to provide a way to enhance the health of the elderly, consequently; it is necessary to design an appropriate health promotion model involving community participation.OBJECTIVE: This participation action research aims to develop a health promotion model integrating community participation for the prevention and control of hypertension and diabetes in the elderly and to implement a local intervention.METHODS: Mixed methodologies of mainly a qualitative approach and a supported quantitative approach with a questionnaire were employed. This was community-based participatory action research in which the researchers and community partners were the main participants. The PAR model was developed interactively in collaboration with the setting of local administration, the public sector, and the private sector. The process involved assessing the situation, taking action to promote community participation based on the analysis, implementing the solution, and testing the model and evaluating the model applying the After Action Review (AAR) approach.RESULTS: A health promotion model was developed and then piloted by the community team. The model is designed to improve the health behavior of the elderly; preventing and controlling hypertension and diabetes; providing continuous health education, especially regarding the importance of nutrition; physical activity; stress management; and facilitating the access of the vulnerable elderly to health services. The results showed that all the sectors, namely, families, schools, and temples, were involved in every stage of the research. The research results indicate that the model can build community health-promotion capacity, partnership development, community health plans, and community innovation and build a supportive environment.CONCLUSION: The paper illustrates that PAR has the potential to provide a way to make the significant role of community participation in a project for the prevention and control of hypertension and diabetes and for the promotion of healthy aging in a rural setting. Moreover, PAR can enhance program design and implementation based on the sharing of best practices and the active engagement of community members. In this way, the elderly can perceive benefits of group participation in enhancing their self-care ability, their sense of empowerment, and their ability to learn to prevent, control and sustain changes in their health behavior.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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