A city-wide health promotion programme evaluation using EQUIHP: Jerusalem Community-Academic Partnership (J-CAP)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While health promotion initiatives are common, too little is known about their quality, impact and sustainability. Fragmentation between sectors exists and programme evaluation initiatives lack consistency, making comparison of outcomes challenging. METHODS: We used a 'snowball' methodology to detect health promotion programmes (HPPs) in the Municipality of Jerusalem, excluding those in schools. The European Quality Instrument for Health Promotion (EQUIHP) was adapted and used to examine programme quality. The tool was pre-tested among stakeholders, and translated into Hebrew and Arabic between March and December 2017. Trained research assistants collected information on four domains using in-person interviews: (i) compliance with international principles of HPPs, (ii) development and implementation, (iii) project management and (iv) sustainability of programmes. RESULTS: Overall, 93 programmes, including 33 670 participants, were ascertained and evaluated. The majority of HPPs (54.8%) addressed nutrition and physical activity, with 58.1% targeting the non-orthodox Jewish population and 68.8% aimed at both sexes. Cronbach's alpha scores were 0.968 for the entire EQUIHP tool and 0.802, 0.959, 0.918 and 0.718 for the subdomains of Framework, Project Development, Project Management and Sustainability, respectively. Median domain scores were 0.83, 0.61, 0.76 and 0.75. Median score of the entire tool was 0.67. HPPs operated by the Municipality scored lower than those of non-governmental organizations and health providers/organizations in every domain except for Project Management. CONCLUSION: A systematic city-wide evaluation of HPPs is feasible and uncovers strengths and weaknesses, including sustainability and variability by programme provider. Academic-community partnerships may assist planning and improving HPPs in the city.
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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 | 0,153 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».