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Enregistrement W4378175821 · doi:10.1177/20551029231179157

Environmental determinants of infectious and chronic disease prevention behaviours: A systematic review and thematic synthesis of qualitative research

2023· review· en· W4378175821 sur OpenAlexafffund
Abhinand Thaivalappil, Anit Bhattacharyya, Ian Young, Sydney Gosselin, David L. Pearl, Andrew Papadopoulos

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of OttawaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Veterinary College, University of Guelph
Mots-clésPsychological interventionThematic analysisQualitative researchPsychologyApplied psychologySociocultural evolutionSocial psychologyEnvironmental healthMedicinePolitical scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulatory health policies facilitate desired health behaviours in communities, and among them, smoke-free policies and COVID-19 restrictions have been widely implemented. Qualitative research studies have explored how these measures and other environmental influences shape preventive behaviours. The objective of this systematic review was to synthesize previously published qualitative research, generate across-study themes, and propose recommendations for behaviour change interventions. We used a comprehensive search strategy, relevance screening and confirmation, data extraction, quality assessment, thematic synthesis, and quality-of-evidence assessment. In total, 87 relevant studies were identified. Findings were grouped under six overarching themes and mapped under three categories: (i) the political environment, (ii) the sociocultural environment, and (iii) the physical environment. These findings provide insights into the environmental influences of behaviour and indicate future interventions may be more effective by considering moral norms, community norms, policy support, and group identity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,633
Tête enseignante GPT0,720
Écart entre enseignants0,087 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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