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Enregistrement W4405293899 · doi:10.1177/2752535x241306555

“People Need to Know; We’re Part of the Community. We’re Here.”: Examining Experiences of Sharing Demographic Information for a Community-Based Diabetes Prevention Program

2024· article· en· W4405293899 sur OpenAlexaff
Sarah A. Craven, Jenna A. P. Sim, Kaela Cranston, Mary E. Jung

Notice bibliographique

RevueCommunity Health Equity Research & Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionEquity (law)Data collectionHealth equityMedicineHealth careGerontologyFamily medicineNursingPublic healthPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundCollecting demographic data is critical for identifying inequities in healthcare services and delivery. Inaccurate collection of demographic data can make developing equitable health interventions and improving reach of existing interventions difficult. This study aimed to (a) examine experiences in completing a community-based type 2 diabetes prevention program Small Steps for Big Changes (SSBC) demographic questionnaire (SSBC-DQ) among adults from equity-owed groups, and (b) assess recommendations for improvement to the questionnaire.MethodsAdults with no prior involvement in SSBC were recruited. Participants completed the SSBC-DQ online and then engaged in one-on-one structured interviews. Interview data was analyzed using interpretive description and coded using the APEASE criteria.ResultsTwelve participant interviews were included in analysis. Five principle themes were developed to capture the experiences of completing the SSBC-DQ: representation, comprehension, demographics are an emotional experience, the role that privilege plays, and beliefs about demographic data. Sixty suggested changes were coded using the APEASE criteria; six suggestions met the criteria for implementation, 20 did not meet the criteria, and 34 required further discussion with the research team.ConclusionsResults from this study illustrate that people's lived experiences can drive their reactions and interpretations to demographic questionnaires. Based on end-user suggestions, SSBC made changes to its demographic questionnaire to be more inclusive. Having a demographic questionnaire that is more inclusive can help SSBC better understand what populations it is and is not reaching in an acceptable and inclusive manner. This will help inform future directions regarding evaluating program reach and equity.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,318
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,205 · 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'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'admission1
Résumé présentoui

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