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Enregistrement W4403300325 · doi:10.1097/or9.0000000000000146

Toward a public outreach and community engagement strategy on cancer in Newfoundland and Labrador: an initial road map and recommendations

2024· article· en· W4403300325 sur OpenAlexaffabout
Sevtap Savas, J. E. King, Krista King, Holly Etchegary, Cindy Whitten, Jason T. Wiseman, Darrell Peddle, Derrick Bishop

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosocial Oncology Research and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchGovernment of Newfoundland and LabradorMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachPublic engagementCommunity engagementPublic healthPublic relationsPopulationMedicinePolitical scienceEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,562
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,035 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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