Building a community-based participatory approach to child, youth, and family health: Learnings from organizational engagement in the Peel Region of Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: As hospital-based pediatric clinicians and researchers, we conducted engagement with representatives from public, private, and nonprofit organizations in the Peel Region of Ontario. Objectives were to build relationships and inform research, education, innovation, and programming to improve the health of local children, youth, and families (CYF). METHOD: Relevant public, private, and nonprofit organizations were identified through an extensive environmental scan. Semistructured interviews and focus groups were conducted with front-line, managerial, and executive representatives. Analysis consisted of thematic analysis and quantitative content analysis. All participants were invited to a 1-day community networking event to discuss the engagement findings and brainstorm next steps. RESULTS: = 41 organizations. Participants identified the top three health issues facing families as: (a) mental health and wellbeing (63%); (b) socioeconomic insecurity (52%); (c) lack of physical activity (43%). Major themes included: holistic health and wellness; equity and sociocultural dimensions of health; cross-sector/organizational collaboration and integration; need for inclusive, action-oriented, and participatory approaches. CONCLUSIONS: Insights from these engagement activities led to the development of a community-based participatory research (CBPR) approach to CYF health in Peel. In this article we posit CBPR and a population health approach can come together in research and care to prioritize equity, collaboration, and active participation in a community-wide approach to CYF health. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».