Barriers and Facilitators for the Implementation and Evaluation of Community-Based Interventions to Promote Physical Activity and Healthy Diet: A Mixed Methods Study in Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obesogenic environments promote sedentary behavior and high dietary energy intake. The objective of the study was to identify barriers and facilitators to the implementation and impact evaluation of projects oriented to promote physical activity and healthy diet at community level. We analyzed experiences of the projects implemented within the Healthy Municipalities and Communities Program (HMCP) in Argentina. Methods: A mixed methods approach included (1) in-depth semi-structured interviews, with 44 stakeholders; and (2) electronic survey completed by 206 individuals from 96 municipalities across the country. Results: The most important barriers included the lack of: adequate funding (43%); skilled personnel (42%); equipment and material resources (31%); technical support for data management and analysis (20%); training on project designs (12%); political support from local authorities (17%) and acceptance of the proposed intervention by the local community (9%). Facilitators included motivated local leaders, inter-sectorial participation and seizing local resources. Project evaluation was mostly based on process rather than outcome indicators. Conclusions: This study contributes to a better understanding of the difficulties in the implementation of community-based intervention projects. Findings may guide stakeholders on how to facilitate local initiatives. There is a need to improve project evaluation strategies by incorporating process, outcome and context specific indicators.
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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 | 0,017 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».