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Enregistrement W4221134873 · doi:10.21203/rs.3.rs-1476475/v1

Community engagement and context in setting up a multi-faceted longitudinal intervention in rural India: The Healthy Life Trajectories Initiative

2022· preprint· en· W4221134873 sur OpenAlexafffundabout
Manohar Prasad Prabhu, Kumar Gavali Suryanarayana, Krishnaveni Ghattu, Nagabharana TK Adiga, Shama Joseph, Azeez Rizwana, Gurudath Bhat, Girisha Naika, Susheela Ninganayaka, Stephen B. Mathews, Prakesh S. Shah, Daniel Sellen, Kalyanaraman Kumaran, K. Nagaraj, Caroline Fall

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIntervention (counseling)Context (archaeology)Psychological interventionFormative assessmentWork (physics)Government (linguistics)Community engagementPsychologyMedicineEconomic growthNursingPolitical scienceGerontologyGeographyPublic relationsEngineeringPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Healthy Life Trajectories Initiative programme is a ten-year joint initiative consisting of four separate but harmonised intervention studies in Mysore (India), Johannesburg (South Africa), Shanghai (China) and two provinces in Canada. They will test evidence-based multi-faceted interventions spanning from preconception into the postnatal period, to improve maternal, infant and child health, including cardiometabolic and neurocognitive well-being. Similar to the other studies, the India study was based on developmental origins of health and disease principles. However, it had to be adapted to fit in with the local socio-cultural context and government policy. We considered the contextual factors in our setting and undertook extensive engagement and formative work with the local community to develop the intervention package and plan delivery methods. This article describes the process we adopted to set up the India project, develop the intervention package and delivery methods.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,373
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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