A review of assessment indicators used by Healthy Municipalities and Communities Program in Latin America and the Caribbean region
Notice bibliographique
Résumé
The Healthy Municipalities and Communities Strategy (HMCS) was developed by the Pan American Health Organization in 1990. Evaluation and monitoring are fundamental components of health promotion policies. The aim of this study is to explore the indicators used in Latin America and the Caribbean (LAC) countries to assess the performance of HMCS. We searched MEDLINE, EMBASE, LILACS, BVSDE and Google Advanced Search for documents published between January 2000 and April 2016. We included only documents with assessment indicators of the strategy. All articles were independently assessed for eligibility by pairs of reviewers. We classified the indicators with a supporting framework proposed by O'Neill and Simard (Choosing indicators to evaluate Healthy Cities projects: a political task? Health Promot Int 2006, 21, 145-152.). Local level indicators figured far more prominently among countries and were distributed both in projects and specific activities. Regarding the evolution of the HMCS, indicators were reported in the five levels of analysis (local projects and activities, provincial, national and international networks). Empowerment was represented through the presence of active community organizations and different methods of community participation (forums, open hearing and participation maps). Public policies (such as for tobacco cessation) and bylaws adherence and changes in school's curricula regarding healthy eating were frequently mentioned. However, this review demonstrated that impact indicators related to lifestyle changes or built environment are not clearly defined and there is a lack of indicators to measure progress in achieving change in long-term outcomes in LAC. We highlight the importance of designing validated indicators for measuring the impact of health promotion policies in partnership with each country involved.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».