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Enregistrement W4399976969 · doi:10.3390/nu16131999

Health and Nutrition Promotion Programs in Papua New Guinea: A Scoping Review

2024· review· en· W4399976969 sur OpenAlexaboutno aff
Juliana Chen, Alyse Davies, Phyllis Tran, Ryley Gronau, Anna Rangan, Margaret Allman‐Farinelli, Shelina Porykali, Robin Oge, Bobby Porykali

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionMedicineNon-communicable diseaseHealth careGlobal healthEnvironmental healthSustainabilityNursingBusinessPublic healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a rising prevalence of non-communicable diseases (NCDs) in Papua New Guinea (PNG), adding to the disease burden from communicable infectious diseases and thus increasing the burden on the healthcare system in a low-resource setting. The aim of this review was to identify health and nutrition promotion programs conducted in PNG and the enablers and barriers to these programs. Four electronic databases and grey literature were searched. Two reviewers completed screening and data extraction. This review included 23 papers evaluating 22 health and nutrition promotion programs, which focused on the Ottawa Charter action areas of developing personal skills (12 programs), reorienting health services (12 programs) and strengthening community action (6 programs). Nineteen programs targeted communicable diseases; two addressed NCDs, and one addressed health services. Enablers of health promotion programs in PNG included community involvement, cultural appropriateness, strong leadership, and the use of mobile health technologies for the decentralisation of health services. Barriers included limited resources and funding and a lack of central leadership to drive ongoing implementation. There is an urgent need for health and nutrition promotion programs targeting NCDs and their modifiable risk factors, as well as longitudinal study designs for the evaluation of long-term impact and program sustainability.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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