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Enregistrement W2624575133 · doi:10.7189/jogh.07.010413

Initiating a participatory action research process in the Agincourt health and socio–demographic surveillance site

2017· article· en· W2624575133 sur OpenAlexaff
Oghenebrume Wariri, Lucia D’Ambruoso, Rhian Twine, Sizzy Ngobeni, Maria van der Merwe, Barry Spies, Kathleen Kahn, Stephen Tollman, Ryan G. Wagner, Peter Byass

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesWellcome TrustForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdEconomic and Social Research CouncilUmeå UniversitetMedical Research CouncilDepartment for International Development
Mots-clésParticipatory action researchContext (archaeology)MedicineOvercrowdingAccountabilityPovertyPublic relationsStaffingCitizen journalismNursingEconomic growthEnvironmental healthPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite progressive health policy, disease burdens in South Africa remain patterned by deeply entrenched social inequalities. Accounting for the relationships between context, health and risk can provide important information for equitable service delivery. The aims of the research were to initiate a participatory research process with communities in a low income setting and produce evidence of practical relevance. METHODS: We initiated a participatory action research (PAR) process in the Agincourt health and socio-demographic surveillance site (HDSS) in rural north-east South Africa. Three village-based discussion groups were convened and consulted about conditions to examine, one of which was under-5 mortality. A series of discussions followed in which routine HDSS data were presented and participants' subjective perspectives were elicited and systematized into collective forms of knowledge using ranking, diagramming and participatory photography. The process concluded with a priority setting exercise. Visual and narrative data were thematically analyzed to complement the participants' analysis. RESULTS: A range of social and structural root causes of under-5 mortality were identified: poverty, unemployment, inadequate housing, unsafe environments and shortages of clean water. Despite these constraints, single mothers were often viewed as negligent. A series of mid-level contributory factors in clinics were also identified: overcrowding, poor staffing, delays in treatment and shortages of medications. In a similar sense, pronounced blame and negativity were directed toward clinic nurses in spite of the systems constraints identified. Actions to address these issues were prioritized as: expanding clinics, improving accountability and responsiveness of health workers, improving employment, providing clean water, and expanding community engagement for health promotion. CONCLUSIONS: We initiated a PAR process to gain local knowledge and prioritize actions. The process was acceptable to those involved, and there was willingness and commitment to continue. The study provided a basis from which to gain support to develop fuller forms of participatory research in this setting. The next steps are to build deeper involvement of participants in the process, expand to include the perspectives of those most marginalized, and engage in the health system at different levels to move toward an ongoing process of action and learning from action.

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)0,129
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1290,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,009
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,802
Tête enseignante GPT0,759
Écart entre enseignants0,042 · 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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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