MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2914543274 · doi:10.1371/journal.pone.0210734

A public health approach to mobilizing community partners for injury prevention: A scoping review

2019· review· en· W2914543274 sur OpenAlexafffund
Alexander M. Crizzle, Cathy Dykeman, Sarah Laberge, Ann MacLeod, Ellen Olsen-Lynch, F. Brunet, Angela Andrews

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensHaliburton Forest & Wild Life ReserveHalTechTrent UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésPublic healthGeneral partnershipPublic relationsConceptual frameworkCall to actionPoison controlAction (physics)Occupational safety and healthMedicinePolitical scienceNursingSociologyBusinessEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0250,020
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,695
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetInjury Epidemiology and PreventionTravaux en français237 207