Toward a public outreach and community engagement strategy on cancer in Newfoundland and Labrador: an initial road map and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The province of Newfoundland and Labrador has one of the highest incidence and mortality rates for cancer among the Canadian provinces. Sharing accessible knowledge on cancer is an important part of cancer control and population health efforts. However, bringing useful health information and knowledge exchange events to residents requires an efficient and accessible system. Objectives: We aimed to create a road map and recommendations for effective public outreach and community engagement on cancer in Newfoundland and Labrador. Methods: We used the following information, experience, or public engagement tools to gather information to inform our work: discussions with the members of the Public Interest Group on Cancer Research, researchers' experiences with recruitment and knowledge translation activities, feedback provided to 2 public conferences delivered (Public Conference on Genetics delivered in 2020 and Public Conference on Cancer delivered in 2022—where the target audience was general public), and 2 public town halls (one in-person, one virtual) and 2 individual consultation sessions with key stakeholders. Information gathered was then summarized. Results: We identified a rich set of cancer-related topics for which to organize public events on cancer. In addition, a large number of public outreach and engagement options were identified, emphasizing the fragmented, inefficient, and resource-intensive nature of public outreach and community engagement efforts in the province. Based on the information collected, we developed an initial road map and recommendations to inform future public engagement activities and strategies. In addition, our group has started to implement the road map for our current and future public engagement activities. Conclusions: We present key cancer-related topics that are of public interest and issues and opportunities for recruitment and delivery of knowledge and events to residents of Newfoundland and Labrador. This information can be useful for researchers, organizations, and the health care system in the province. However, more inclusive consultations, larger collaborations, funding, and systematic data collection are needed to build a province-wide public outreach network on cancer and to identify more comprehensive public engagement options. The work presented here can potentially guide these efforts. Our work is also expected to inspire other provinces, states, and communities to assess their public outreach status and help develop road maps co-led by patients to progress their public engagement efforts in cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».