Relational community engagement within health interventions at varied outcome scales
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.
Notice bibliographique
Résumé
Relational community engagement may be a powerful approach with multiple health outcomes. Relational community engagement has the potential to promote health and involves collaborative efforts between multiple stakeholders. The COVID-19 pandemic further highlighted the centrality of community engagement in health crises. Challenges continue to persist, however, in genuinely engaging and empowering communities for better health outcomes. Understanding the multi-level and complex relational nature of community engagement is essential to comprehend its influence on health at micro, meso, and macro scales of influence. The purpose of this narrative review was to synthesize the literature on relational community engagement within varied health interventions at the three major system levels (micro, meso, and macro) to support the development of future research agendas. At the micro level, relational community engagement interventions demonstrated a range of positive outcomes including: increased sense of control, satisfaction, positive behavior, improved knowledge, behavior change, empowerment, and overall positive health and social outcomes. At the meso level, relational community engagement interventions resulted in increased trust between stakeholders and groups/teams, and increased community senses of ownership of interventions, decisions, structures. At the macro level, relational community engagement interventions influenced broader societal factors and had positive impacts on health policy and governance including collaboration between sectors and communities as well as increased access to services. The review highlights the potential versatility and effectiveness of interventions that prioritize relationships, health promotion, and social change while underscoring the significance of holistic and community-centered approaches in addressing diverse health and social challenges.
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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 | 0,042 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,009 |
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 découle