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Enregistrement W4213339935 · doi:10.1186/s12887-022-03153-0

Pediatric oral health: community-based participatory research

2022· article· en· W4213339935 sur OpenAlexafffundabout
Marcella Ogenchuk, Juanita Graham, Gerry Uswak, Holly Graham, Robert M. Weiler, Vivian R. Ramsden

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésParticipatory action researchMedicineThematic analysisCommunity-based participatory researchIndigenousMedical educationDescriptive statisticsLiteracyCommunity healthData collectionCitizen journalismNursingQualitative researchPublic healthPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The most common chronic disease affecting children in Canada is dental caries. The objective of this study was to explore, identify, and address the strengths and barriers related to oral health services with an independent Indigenous community in Saskatchewan. METHODS: Community-based participatory research used interviews with Elders, health care providers, teachers, and parents/guardians of elementary school-aged children. The research focused on the development of genuine partnerships with the community. During data collection, the findings/results were returned to the community to establish direction, build success, and establish next steps. Thematic analysis was undertaken with the community. Descriptive statistics were analyzed using SPSS. RESULTS: The most commonly identified themes included: community resilience; the need for resource development and process to improve oral health literacy and skills; and how access to care barriers dually affected and related to personal and community cost, time, and human resources. CONCLUSIONS: The research process involved the co-creation of tools to identify strengths within the community and drive opportunities for change; subsequently generating solutions to the practical problems and potentially transform the health system accessed by the community.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,353
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,109 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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