Providing Measurement, Evaluation, Accountability, and Leadership Support for NCDs Prevention in Ghana: Adapting the INFORMAS Approach  
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundLike most other countries, Ghana is experiencing an increase in obesity and nutrition-related non-communicable diseases (NR-NCDs). The need to adopt effective and comprehensive interventions/approaches to address this burden at global, regional, and national levels has been recognized. However, there is limited contextualized evidence on the implementation, and efficacy of approaches that can address NCDs in Ghana. In an earlier study, we assessed food environment priorities, and programme implementation gaps in Ghana. Building on that, this paper describes the rationale, adaptation and final protocol of a project developed to address this: The Measurement, Evaluation, Accountability, and Leadership Support for NCDs (MEALS4NCDs) project. The MEALS4NCDs project 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). The research will facilitate understanding of the processes through which the INFORMAS approach is contextualized to a lower-middle income African context. MethodsThe 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 Ghanaian children’s food environments, the MEALS4NCDs protocol has innovatively integrated a local community participatory approach based on the Community Readiness Model (CRM) into the INFORMAS approaches. DiscussionThe study establishes a standardised approach to providing implementation science evidence for NCDs prevention in Ghana. It aims to demonstrate feasibility and 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. The protocol could be adapted for similar country settings to monitor relevant aspects of children’s food environments. Trial registrationNot applicable
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 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 | 0,079 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».