Barriers and facilitators to the implementation of brief interventions targeting smoking, nutrition, and physical activity for indigenous populations: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This narrative review aimed to identify and categorize the barriers and facilitators to the provision of brief intervention and behavioral change programs that target several risk behaviors among the Indigenous populations of Australia, Canada, and New Zealand. METHODS: A systematic database search was conducted of six databases including PubMeD, Embase, CINAHL, HealthStar, PsycINFO, and Web of Science. Thematic analysis was utilized to analyze qualitative data extracted from the included studies, and a narrative approach was employed to synthesize the common themes that emerged. The quality of studies was assessed in accordance with the Joanna Briggs Institute's guidelines and using the software SUMARI - The System for the Unified Management, Assessment and Review of Information. RESULTS: Nine studies were included. The studies were classified at three intervention levels: (1) individual-based brief interventions, (2) family-based interventions, and (3) community-based-interventions. Across the studies, selection of the intervention level was associated with Indigenous priorities and preferences, and approaches with Indigenous collaboration were supported. Barriers and facilitators were grouped under four major categories representing the common themes: (1) characteristics of design, development, and delivery, (2) patient/provider relationship, (3) environmental factors, and (4) organizational capacity and workplace-related factors. Several sub-themes also emerged under the above-mentioned categories including level of intervention, Indigenous leadership and participation, cultural appropriateness, social and economic barriers, and design elements. CONCLUSION: To improve the effectiveness of multiple health behavior change interventions among Indigenous populations, collaborative approaches that target different intervention levels are beneficial. Further research to bridge the knowledge gap in this topic will help to improve the quality of preventive health strategies to achieve better outcomes at all levels, and will improve intervention implementation from development and delivery fidelity, to acceptability and sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».