Assessing Health Equity in Partnership with Children’s Mental Health Organizations: Considerations Before the Implementation of Parenting Programs
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
Objectives: Understanding and addressing how an individual's social, political, economic, and cultural context affects their ability to achieve optimal health is essential to designing and implementing interventions. Before evaluating two parenting programs, in partnership with four children's mental health organizations, we used the Health Equity Impact Assessment tool (HEIA) to identify groups that may experience unintended health impacts, as well as generated mitigation strategies to address these impacts. Methods: = 7), and a geographic information systems analysis. All sources of evidence were considered and analyzed using reflective thematic analysis. Summary reports were shared with all partners. Results: A range of groups were identified as at risk of experiencing unintended health impacts, including caregivers who are racialized, immigrants, Indigenous, living with mental health issues or addictions, dealing with intellectual challenges and/or low literacy levels, survivors of childhood trauma, single parent families, or families experiencing financial difficulties. Unintended health impacts were sorted into 6 main themes which fell under the overarching themes of accessibility of the programs and cultural appropriateness. Mitigation strategies as well as innovative strategies already being applied by participating organizations are discussed. Conclusion: Although this HEIA focused on parenting programs, the findings address equity issues applicable to the provision of a wide spectrum of children's mental health services.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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