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Enregistrement W4393378384 · doi:10.1186/s12889-024-18443-8

Mobilizing community-driven health promotion through community granting programs: a rapid systematic review

2024· review· en· W4393378384 sur OpenAlexafffund
Emily Clark, Shamara Baidoobonso, Karen A. Phillips, Laura Lee Noonan, Jiselle Bakker, Trish Burnett, Karlene S. Stoby, Maureen Dobbins

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMcMaster University Medical CentreGovernment of Prince Edward IslandMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaMcMaster University
Mots-clésMedicinePublic healthHealth promotionProgram evaluationPopulation healthCommunity healthMedical educationHealth services researchCommunity-based participatory researchPublic relationsNursingPolitical scienceParticipatory action researchSociologyPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective health promotion responds to the unique needs of communities. Community granting programs that fund community-driven health promotion initiatives are a potential mechanism to meet those unique needs. While numerous community health-focused programs are available, the various strategies used by granting programs to foster engagement, administer grants and support awardees have not been systematically evaluated. This rapid systematic review explores the administration of community granting programs and how various program components impact process and population health outcomes. METHODS: A systematic search was conducted across three databases: Medline, SocINDEX, and Political Science Database. Single reviewers completed screening, consistent with a rapid review protocol. Studies describing or evaluating community granting programs for health or public health initiatives were included. Data regarding program characteristics were extracted and studies were evaluated for quality. A convergent integrated approach was used to analyze quantitative and qualitative findings. RESULTS: Thirty-five community granting programs, described in 36 studies, were included. Most were descriptive reports or qualitative studies conducted in the USA. Program support for grant awardees included technical assistance, workshops and training, program websites, and networking facilitation. While most programs reported on process outcomes, few reported on community or health outcomes; such outcomes were positive when reported. Programs reported that many funded projects were likely sustainable beyond program funding, due to the development of awardee skills, new partnerships, and securing additional funding. From the perspectives of program staff and awardees, facilitators included the technical assistance and workshops provided by the programs, networking amongst awardees, and the involvement of community members. Barriers included short timelines to develop proposals and allocate funds. CONCLUSIONS: This review provides a comprehensive overview of health-related community granting programs. Grant awardees benefit from technical assistance, workshops, and networking with other awardees. Project sustainability is enhanced by the development of new community partnerships and grant-writing training for awardees. Community granting programs can be a valuable strategy to drive community health, with several key elements that enhance community mobilization. REGISTRATION: PROSPERO #CRD42023399364.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0150,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,571
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,016 · 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'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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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