Aplicando o modelo RE-AIM para a promoção da atividade física em países de baixa e média renda
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: o modelo RE-AIM tem sido amplamente utilizado para avaliar a validade interna e externa de intervenções que objetivam promover atividade física, auxiliando a fornecer uma avaliação abrangente do alcance, eficácia, adoção, implementação e manutenção de pesquisas e programas. Apesar deste progresso, o modelo RE-AIM não tem sido amplamente utilizado na América Latina. O objetivo deste artigo é descrever o modelo RE-AIM, o processo e os materiais desenvolvidos para uma oficina de um dia de duração em Guadalajara e a aceitabilidade e satisfação dos participantes que compareceram na oficina. Métodos: durante o período de três meses, palestras e exercícios interativos foram desenvolvidos para uma oficina de um dia sobre o modelo RE-AIM. Resultados: trinta e dois profissionais de saúde (Média de idade=30,6±9,9 anos) participaram da oficina. A maioria dos participantes classificou a oficina como credível (100%), útil (100%) e pretende aplicar o que foi aprendido em investigações atuais ou futuras (95%). Conclusão: os resultados sugerem que o modelo RE-AIM é um recurso intuitivo e fornecem uma estratégia para a apresentação da utilidade e aplicação prática do modelo em cenários práticos no México e na América Latina.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».