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Enregistrement W4387694385 · doi:10.3389/fpubh.2023.1265122

Coming together for something good: recommendations from a scoping review for dissemination and implementation science to improve indigenous substance use disorder treatment

2023· review· en· W4387694385 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine A. Hirchak, Oladunni Oluwoye, Mélanie Nadeau, Meenakshi Richardson, Kelsey Bajet, Mariah Brigman, Jalene Herron, Alexandra Hernandez‐Vallant, Ángel Vásquez, Cuong Pham, Karen Anderson Oliver, Paulette Baukol, Kellie Webb, Lorenda Belone, Michael G. McDonell, K Venner, Aimee Campbell

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCenters for Disease Control and PreventionMinistry of Urban Development
Mots-clésIndigenousPsycINFOPsychological interventionEquity (law)SustainabilityCommunity engagementHealth equityTraditional knowledgeBest practiceMedicinePublic relationsMEDLINEMedical educationPolitical sciencePublic healthNursingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Dissemination and Implementation (D&I) science is growing among Indigenous communities. Indigenous communities are adapting and implementing evidence-based treatments for substance use disorders (SUD) to fit the needs of their communities. D&I science offers frameworks, models, and theories to increase implementation success, but research is needed to center Indigenous knowledge, enhancing D&I so that it is more applicable within Indigenous contexts. In this scoping review, we examined the current state of D&I science for SUD interventions among Indigenous communities and identified best-practice SUD implementation approaches. Methods: PubMed and PsycINFO databases were queried for articles written in English, published in the United States, Canada, Australia, and New Zealand. We included key search terms for Indigenous populations and 35 content keywords. We categorized the data using the adapted and extended Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance (RE-AIM) framework that emphasizes equity and sustainability. RE-AIM has also been used as a primary model to consistently identify implementation outcomes. Results: = 4). Findings also highlighted the importance of the application of each RE-AIM domain for meaningful, well-defined community-engaged approaches. Conclusion: Finding indicated a need to prioritize Indigenous methods to culturally center, re-align and adapt Western treatments and frameworks to increase health equity and improve SUD treatment outcomes. Utility in the use of the modified RE-AIM and the continued modification for Indigenous communities was also noted.

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)0,365
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,524
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3650,524
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,021
Bibliométrie0,0350,034
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0250,045
Science ouverte0,0130,017
Intégrité de la recherche0,0250,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,593
Tête enseignante GPT0,682
Écart entre enseignants0,088 · 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.

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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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