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Enregistrement W2598596758 · doi:10.3390/healthcare5010017

Translating Developmental Origins: Improving the Health of Women and Their Children Using a Sustainable Approach to Behaviour Change

2017· article· en· W2598596758 sur OpenAlexaff
Mary Barker, Janis Baird, Tannaze Tinati, Christina Vogel, Sofia Strömmer, Taylor Rose, Megan Jarman, Jenny Davies, Sue Thompson, Hazel Inskip, Cyrus Cooper, Don Nutbeam, Wendy Lawrence

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésDisadvantagedPsychological interventionEmpowermentIntervention (counseling)Theory of changeHealth carePsychologyGerontologyBehavior changeDevelopmental psychologyMedicineNursingMedical educationEconomic growthSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theories of the developmental origins of health and disease imply that optimising the growth and development of babies is an essential route to improving the health of populations. A key factor in the growth of babies is the nutritional status of their mothers. Since women from more disadvantaged backgrounds have poorer quality diets and the worst pregnancy outcomes, they need to be a particular focus. The behavioural sciences have made a substantial contribution to the development of interventions to support dietary changes in disadvantaged women. Translation of such interventions into routine practice is an ideal that is rarely achieved, however. This paper illustrates how re-orientating health and social care services towards an empowerment approach to behaviour change might underpin a new developmental focus to improving long-term health, using learning from a community-based intervention to improve the diets and lifestyles of disadvantaged women. The Southampton Initiative for Health aimed to improve the diets and lifestyles of women of child-bearing age through training health and social care practitioners in skills to support behaviour change. Analysis illustrates the necessary steps in mounting such an intervention: building trust; matching agendas and changing culture. The Southampton Initiative for Health demonstrates that developing sustainable; workable interventions and effective community partnerships; requires commitment beginning long before intervention delivery but is key to the translation of developmental origins research into improvements in human health.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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