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Enregistrement W2925661541 · doi:10.2196/11305

Evaluating the Healthy Futures Nearby Program: Protocol for Unraveling Mechanisms in Health-Related Behavior Change and Improving Perceived Health Among Socially Vulnerable Families in the Netherlands

2019· article· en· W2925661541 sur OpenAlexvenueno aff
Lette Hogeling, Lenneke Vaandrager, Maria Koelen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures contractHealth equitySocioeconomic statusContext (archaeology)InequalityEnvironmental healthBehavior changePublic healthPsychologyGerontologyPublic economicsMedicineBusinessSocial psychologyGeographyEconomicsPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The persistence of health inequalities within high-income societies such as the Netherlands indicates the importance of researching effective ways to reduce those inequalities. Multiple strategies for reducing health inequalities have been identified. Specifically targeting health-related behaviors among lower socioeconomic status groups is one of those strategies. All in all, it seems relatively clear what types of approaches in general lead to health-related behavior change. However, it is still unclear how these approaches, in interaction with context, trigger a specific desired change. In the Netherlands, the private funding organization, Fonds NutsOhra, funded 46 small-scale projects under the umbrella of the Healthy Futures Nearby program. The projects aim to reduce vulnerable families' health deprivation by triggering lifestyle changes. OBJECTIVE: This study aimed to outline and justify the protocol for the overall evaluation of the program. The evaluation aimed to find out to what extent and how the small-scale projects and approaches within the program affect (or not) health-related behaviors and improve perceived health. METHODS: The approach to the overall evaluation of the 46 projects builds on a combination of 3 frequently used evaluation models; it is theory-based, realist informed, and uses a mixed methodology design. Methods include analysis of quantitative project data, document analysis, focus groups, and interviews. A study design has been drawn up that values and uses the multifaceted development of the projects and the influence this might have on implementation and project outcomes. Also, it respects the complex nature of the projects and is suited to studying health promotion mechanisms in depth. Finally, it optimizes the usage of all-quantitative and qualitative-project evaluation data available. RESULTS: This study protocol included the design of at least 4 different studies. The results will hence provide information on (1) building and defining theories of change in health promotion practice, (2) mechanisms at work in promotion of healthy behavior among vulnerable families, (3) what works and what does not in professionals' practices in health promotion among those vulnerable groups, and (4) what works and what does not in health promotion projects with a participatory approach. In addition, data will be collected on the overall effectiveness of the 46 initiatives. Data collection started in 2016. Data analysis is currently underway, and the first results are expected to be submitted for publication in 2019. CONCLUSIONS: This overall evaluation provides a unique opportunity. The diversity of projects allows for a study protocol that answers in greater depth questions of how specific health promotion approaches work while also elucidating their effectiveness in a more traditional way. Using a theory-based complexity-sensitive approach that is mainly realist informed, this study also provides an opportunity to see whether combining assumptions from different evaluation perspectives yields relevant information. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/11305.

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)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,009

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 Opus0,420
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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