“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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».