Tailoring a Child Injury Prevention Program for Low-Income U.S. Families
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
Objective: Unintentional injuries are the leading cause of death for children in the United States, and young children ages 1 to 4 years are particularly at risk. Supervising for Home Safety (SHS) is a Canadian intervention that has been shown to reduce children’s injury risk by increasing caregiver supervision. Given that low-income children are at greatest risk for injury, this study describes a process of modifying the SHS program to be culturally appropriate for low-income families of U.S. preschool children. Method: Two rounds of focus groups were completed; feedback from the first round of focus groups was used to modify program materials prior to the second round. Results: Caregivers gleaned important take-away messages from both the original and modified materials, including the idea that injuries can happen quickly and caregivers can prevent injuries. Modifications to the intervention included increased diversity in the families represented in the videos as well as inclusion of U.S. injury statistics. Caregivers in both rounds of focus groups noted that the program messages were relatable and realistic and that the materials were impactful in increasing their awareness of children’s injury risk. Conclusion: We were able to successfully modify the SHS program to be appropriate for low-income U.S. families while preserving the core program messages. Implications for Impact Statement Focus groups with caregivers from U.S. preschool programs serving low-income children found that a child injury prevention program was successful in increasing caregivers’ awareness of the importance of supervising children more closely to prevent injuries. Based on caregiver feedback, changes to the program were made to make it more culturally relevant to low-income U.S. families.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle