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Enregistrement W2967962301 · doi:10.2196/14259

Community-Based Chronic Disease Prevention and Management for Aboriginal People in New South Wales, Australia: Mixed Methods Evaluation of the 1 Deadly Step Program

2019· article· en· W2967962301 sur OpenAlexvenueno aff
David Peiris, Lachlan Wright, Madeline News, Katherine Corcoran

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNSW Agency for Clinical Innovation
Mots-clésMedicinePopulationCommunity healthFamily medicineGuidelineGerontologyPublic healthEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic diseases account for over 70% of health gaps between Aboriginal people and the rest of the Australian population. The 1 Deadly Step program involves community-based events that use a sporting platform and cultural ambassadors to improve chronic disease prevention and management in New South Wales (NSW). OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility and acceptability of a community-based chronic disease screening program for Aboriginal people. METHODS: In 2015, the program was enhanced to include an iPad app for screening assessments, a results portal for nominated care providers, and a reporting portal for program administrators and implemented in 9 NSW community events. A mixed methods evaluation comprising survey data, analytics obtained from iPad and Web portal usage, and key informant interviews was conducted. RESULTS: Overall, 1046 people were screened between April 2015 and April 2016 (mean age 40.3 years, 640 (61.19%) female, 957 (91.49%) Aboriginal or Torres Strait Islander). High chronic disease rates were observed (231 [22.08%] participants at high cardiovascular disease (CVD) risk, 173 [16.54%] with diabetes, and 181 [17.30%] with albuminuria). A minority at high risk of CVD (99/231 [42.9%]) and with diabetes (73/173 [42.2%]) were meeting guideline-recommended management goals. Overall, 297 participants completed surveys (response rate 37.4%) with 85.1% reporting satisfaction with event organization and information gained and 6.1% experiencing problems with certain screening activities. Furthermore, 21 interviews were conducted. A strong local working group and processes that harnessed community social networks were key to implementation success. Although software enhancements facilitated screening and data management, some technical difficulties (eg, time delays in processing blood test results) impeded smooth processing of information. Only 51.43% of participants had a medical review recorded postevent with wide intersite variability (10.5%-85.6%). Factors associated with successful follow-up included clinic managers with overall program responsibility and availability of medical staff for immediate discussion of results on event day. The program was considered highly resource intensive to implement and support from a central coordinating body and integration with existing operational processes was essential. CONCLUSIONS: 1 Deadly Step offers an effective and acceptable strategy to engage Aboriginal communities in chronic disease screening. High rates of risk factors and management gaps were encountered, including people with no previous knowledge of these issues. Strategies to improve linkage to primary care could enhance the program's impact on reducing chronic disease burden.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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