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Enregistrement W4388705182 · doi:10.1017/cts.2023.674

Engaging youth as citizen scientists to determine health needs of New Brunswick adults

2023· article· en· W4388705182 sur OpenAlex
Sara Heinert, Joanne Ciezak, J. Clifford, Tamara Cunningham, Affan Aamir, Ananya Penugonda, Shawna V. Hudson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Translational Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthUniversity of Cambridge
Mots-clésPublic healthHealth careCommunity healthHealth equityNeeds assessmentEnvironmental healthGerontologyMedical educationPsychologyMedicinePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community health needs assessments (CHNAs) are important tools to determine community health needs, however, populations that face inequities may not be represented in existing data. The use of mixed methods becomes essential to ensure the needs of underrepresented populations are included in the assessment. We created an in-school public health course where students acted as citizen scientists to determine health needs in New Brunswick, New Jersey adults. By engaging members of their own community, students reached more representative respondents and health needs of the local community than a CHNA completed by the academic hospital located in the same community as the school which relies on many key health statistics provided at a county level. New Brunswick adults reported significantly more discrimination, fewer healthy behaviors, more food insecurity, and more barriers to accessing healthcare than county-level participants. New Brunswick participants had significantly lower rates of health conditions but also had significantly lower rates of health screenings and higher rates of barriers to care. Hospitals should consider partnering with local schools to engage students to reach populations that face inequities, such as individuals who do not speak English, to obtain more representative CHNA data.

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,319 · 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