Exploring Nunavut Public Health System’s Readiness to Implement Obesity Prevention Policies and Programs in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Background . Rapid changes in the food and built environments in the Canadian Arctic have contributed to a dramatic increase in the prevalence rates of obesity. The objective of this study was to explore the determinants of Nunavut public health system’s commitment to implement obesity prevention policies and programs in the territory to reduce the burden of obesity-related diseases. Methods . In total, 93 program managers, program officers, and policy analysts who are responsible for program and policy development and implementation within the Nunavut Department of Health (NDH) were asked to complete the validated Organizational Readiness for Implementing Change (ORIC) questionnaire. Organization-level readiness (commitment) was determined based on aggregated individual-level data using bivariate correlations and multivariate linear regression analyses. Results . Of the 93 questionnaires that were distributed only 67 (72%) were returned fully completed. Organization-level commitment to implement obesity prevention policies and programs was low. Only 2.9% of respondents strongly agreed that NDH was committed to implementing obesity prevention policies and programs. The study showed a strong positive correlation between NDH’s commitment and perceived value (r = .73), perceived efficacy (r = .50), and resource availability (r = .25). There was no correlation between commitment and knowledge. In the multivariate linear regression model, perceived value was the only significant predictor of NDH’s commitment to implement obesity prevention policies and programs ( β = 0.66). Conclusions . Successful adoption and implementation of obesity prevention policies and programs in the Canadian Arctic largely depend on the perception of value and benefits of and belief in the change efforts among employees of the Nunavut Department of Health. Convincing policy makers of the value of preventive policies and programs is an important and necessary first step towards decreasing the prevalence of obesity in the Inuit population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».