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Enregistrement W4384942644 · doi:10.1177/2752535x231189932

Small Steps Towards an Inclusive Diabetes Prevention Program: How Small Steps for Big Changes is Improving Program Equity and Inclusion

2023· article· en· W4384942644 sur OpenAlexaff
Kaela Cranston, Megan MacPherson, Jenna AP Sim, Mary E. Jung

Notice bibliographique

RevueCommunity Health Equity Research & Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)StakeholderInclusion (mineral)Public relationsBusinessHealth equityType 2 diabetesProgram Design LanguageMedicinePolitical scienceNursingPsychologyComputer scienceDiabetes mellitusPublic healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social determinants of health, the effects of colonialism, and systemic injustices result in some groups being at disproportionately higher risk for developing type 2 diabetes (T2D). Many T2D prevention programs have not been designed to provide equitable and inclusive care to everyone. This paper presents an example of the steps taken in an evidence-based community T2D prevention program, Small Steps for Big Changes (SSBC), to improve equitable access and inclusivity based on input from a stakeholder advisory group and the ConNECT Framework. To improve reach to those most at risk for T2D, SSBC has changed both eligibility criteria and program delivery. To ensure that all testing is done in an inclusive manner, changes have been made to measurements, and to training for those delivering the program. This paper also provides actionable recommendations for other researchers to incorporate into their own health programs to promote inclusivity and ensure that they reach those most at risk of T2D.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0120,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,068
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,444
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,092 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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