A public health approach to mobilizing community partners for injury prevention: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Reducing injuries in adults requires work with diverse stakeholders across many sectors and at multiple levels. At the local level, public health professionals need to effectively bring together, facilitate, and support community partners to initiate evidence-based efforts. However, there has been no formal review of the literature to inform how these professionals can best create action among community partners to address injuries in adults. Thus, this scoping review aims to identify theories, models or frameworks that are applicable to a community-based approach to injury prevention. METHODS: Searches of scientific and less formal literature identified 13,756 relevant items published in the English language between 2000 and 2016 in North America, Europe and Australia. After screening and review, 10 publications were included that (1) identified a theory, framework or model related to mobilizing partners; and (2) referred to community-based adult injury prevention. RESULTS: Findings show that use of theories, frameworks and models in community-based injury prevention programs is rare and often undocumented. One theory and various conceptual models and frameworks exist for mobilizing partners to jointly prevent injuries; however, there are few evaluations of the processes to create community action. CONCLUSIONS: Successful community-based injury prevention must build on what is already understood about creating partnership action. Evaluating local public health professional injury prevention practice based on available theories, models and frameworks will identify successes and challenges to inform process improvements. We propose a logic model to more specifically guide and evaluate how public health can work locally with community partners.
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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 | 0,032 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| 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 ».