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Enregistrement W4399647634 · doi:10.1186/s12961-024-01156-0

Supporting Ontario public health units to address adverse childhood experiences in pandemic recovery planning: A priority-setting exercise

2024· article· en· W4399647634 sur OpenAlexafffundabout
Kimberly Harding, Erica Di Ruggiero, Érick González, Amanda Hicks, Daniel W. Harrington, Sarah Carsley

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensRegional Municipality of NiagaraPublic Health OntarioMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPublic Health Ontario
Mots-clésPublic healthPandemicMedicineEnvironmental healthHealth services researchNeglectHealth policySocioeconomic statusOccupational safety and healthNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePopulationInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adverse childhood experiences (ACEs) are potentially traumatic exposures experienced during childhood, for example, neglect. There is growing evidence that the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and related socioeconomic conditions contributed to an increased risk of ACEs. As public health programs/services are re-evaluated and restored following the state of emergency, it is important to plan using an ACEs-informed lens. The aim of this study was to identify and prioritize initiatives or activities that Public Health Ontario (PHO) could undertake to support Ontario public health units' work towards ACEs-informed pandemic recovery plans. METHODS: The Child Health and Nutrition Research Initiative method was adapted to conduct a priority-setting exercise (May-October 2022). Two online surveys were administered with members of the Healthy Growth and Development (HGD) Evidence Network, comprised of public health unit staff working in child and family health/HGD from Ontario's 34 public health units. In the first survey, participants were asked to propose activities or initiatives that PHO could undertake to support Ontario public health units' work towards ACEs-informed planning. In the second survey, participants were asked to score the final list of options against pre-determined prioritization criteria (for example, relevance). Responses were numerically coded and used to calculate prioritization scores, which were used to rank the options. RESULTS: In all, 76% of public health units (n = 26) responded to the first survey to identify options. The 168 proposed ideas were consolidated into a final list of 13 options, which fall under PHO's scientific and technical support mandate areas (data and surveillance, evidence synthesis, collaboration and networking, knowledge exchange and research). A total of 79% of public health units (n = 27) responded to the follow-up survey to prioritize options. Prioritization scores ranged from 76.4% to 88.6%. The top-ranked option was the establishment of a new provincial ACEs community of practice. CONCLUSIONS: Over three quarters of public health units contributed to identifying and ranking 13 options for PHO to support public health units in considering and addressing ACEs through pandemic recovery planning. In consultation with the ACEs and Resilience Community of Practice, recently formed on the basis of this exercise, PHO will continue to use the ranked list of options to inform work-planning activities/priorities.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,394
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,120 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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