Employing Dissonance-Based Interventions to Promote Health Equity Utilizing a Community-Based Participatory Research Approach and Social Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to examine and advocate for the consideration of relevant approaches that can be utilized to increase the effectiveness of cognitive dissonance-based interventions (DBIs) designed to promote health equity. Although DBIs informed by different paradigms have been reported to be effective in creating behavior change, particularly among at-risk populations, their long-term impacts on behavior change have apparently been difficult to sustain. We argue that a community-based participatory research (CBPR) approach could considerably improve the effectiveness and long-term impacts of DBIs by harnessing community strengths, increasing stakeholder participation, and facilitating collaborations and partnerships in the planning, implementation, and evaluation of such interventions. Then, we argue that the benefits of employing a CBPR approach in DBIs can be further enhanced when combined with an approach that intentionally utilizes Social Network Analysis (SNA). SNA applies powerful techniques to recognize the type of connections that hold a specific network together and identify that network’s key and influential stakeholders. We conclude by providing recommendations for the use of CBPR and SNA in DBIs and demonstrating the benefits of our recommendations, especially in the context of promoting health equity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».