Providing Measurement, Evaluation, Accountability, and Leadership Support (MEALS) for Non-communicable Diseases Prevention in Ghana: Project Implementation Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study describes the rationale, adaptation, and final protocol of a project developed to address the increase in obesity and nutrition-related non-communicable diseases (NR-NCDs) in Ghana. Code-named the Measurement, Evaluation, Accountability, and Leadership Support for NCDs (MEALS4NCDs) project, it aims to measure and support public sector actions that create healthy food marketing, retail, and provisioning environments for Ghanaian children using adapted methods from the International Network for Food and Obesity/NCDs Research Monitoring and Action Support (INFORMAS). Methods: The protocol for this observational study draws substantially from the INFORMAS' Food Promotion and Food Provision Modules. However, to appraise the readiness of local communities to implement interventions with strong potential to improve food environments of Ghanaian children, the MEALS4NCDs protocol has innovatively integrated a local community participatory approach based on the community readiness model (CRM) into the INFORMAS approaches. The setting is Ghana, and the participants include health and nutrition policy-makers, nutrition and food service providers, consumers, school authorities, and pupils of Ghanaian basic schools. Results: The study establishes a standardized approach to providing implementation science evidence for the prevention of non-communicable diseases (NCDs) in Ghana. It demonstrates feasibility and the innovative application of the INFORMAS expanded food promotion and food provision modules, together with the integration of the CRM in a lower-middle income setting. Conclusion: The research will facilitate the understanding of the processes through which the INFORMAS approach is contextualized to a lower-middle income African context. The protocol could be adapted for similar country settings to monitor relevant aspects of food environments of children.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».