Tailoring a Child Injury Prevention Program for Low-Income U.S. Families
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».