Integrating tuberculosis research with public health infrastructure: Lessons on community engagement from Orizaba, Mexico
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> The Orizaba Health Region, in Veracruz, Mexico, has hosted the research programme of the <ns4:italic>Consorcio Mexicano contra la Tuberculosis</ns4:italic> since 1995. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> The objective of this retrospective case study conducted in 2009 was to describe and explain the evolution and outcomes of the stakeholder and community engagement activities of the <ns4:italic>Consorcio</ns4:italic> . Recorded interviews and focus groups were coded to identify major themes related to the success of stakeholder and community engagement activities. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> The <ns4:italic>Consorcio</ns4:italic> successfully managed to embed its research program into the local public health infrastructure. This integration was possible because the core research team tailored its engagement strategy to the local context, while focusing on a large spectrum of stakeholders with various positions of authority and responsibility. The overall engagement strategy can be described as a three-pronged endeavor: building a “coalition” with local authorities, nurturing “camaraderie” with community health workers, and striving to be “present” in the lives of community members and participants. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> The <ns4:italic>Consorcio</ns4:italic> ’s efforts teach valuable lessons on how to approach stakeholder and community engagement in tuberculosis (TB) research, particularly in developing countries. Furthermore, the health outcomes reveal stakeholder and community engagement as a potentially under-tapped tool to promote disease control. </ns4:p>
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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 | 0,053 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle