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Enregistrement W3182497280 · doi:10.1080/17441692.2021.1953105

‘This is what is going to help me’: Developing a co-designed and theoretically informed harm reduction intervention for mobile youth in South Africa and Uganda

2021· article· en· W3182497280 sur OpenAlexfundno aff
Sarah Bernays, Chloe Lanyon, Edward Tumwesige, Allen Aswiime, Nothando Ngwenya, Vuyiswa Dlamini, Maryam Shahmanesh, Janet Seeley

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionNational Institutes of HealthDepartment for International Development, UK GovernmentMedical Research Council CanadaWellcome TrustNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilWellcome
Mots-clésIntervention (counseling)Harm reductionHarmDeveloping countryReduction (mathematics)Economic growthPolitical sciencePsychologyMedicineNursingSocial psychologyPublic healthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Young migrants in sub-Saharan Africa are particularly vulnerable to HIV-acquisition. Despite this, they are consistently under-served by services, with low uptake and engagement. We adopted a community-based participatory research approach to conduct longitudinal qualitative research among 78 young migrants in South Africa and Uganda. Using repeat in-depth interviews and participatory workshops we sought to identify their specific support needs, and to collaboratively design an intervention appropriate for delivery in their local contexts. Applying a protection-risk conceptual framework, we developed a harm reduction intervention which aims to foster protective factors, and thereby nurture resilience, for youth 'on the move' within high-risk settings. Specifically, by establishing peer supporter networks, offering a 'drop-in' resource centre, and by identifying local adult champions to enable a supportive local environment. Creating this supportive edifice, through an accessible and cohesive peer support network underpinned by effective training, supervision and remuneration, was considered pivotal to nurture solidarity and potentially resilience. This practical example offers insights into how researchers may facilitate the co-design of acceptable, sustainable interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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