Processes of development related with the implementation of the Icelandic prevention model in a rural Canadian community
Notice bibliographique
Résumé
The Icelandic Prevention Model (IPM) is a sequential 10-step community-driven collaborative intervention that is designed to support the prevention of substance use in youth by establishing healthy developmental contexts. The IPM has been implemented across Iceland for over 20 years and is now being implemented in other countries. Recognizing the need to explore how to adapt the IPM to new contexts and document the implementation of the model, this paper describes a process evaluation of the first three steps of the IPM within a Canadian rural community to capture experiences during the early development. Specifically, this study addresses the following research questions: (1) What are the processes of development and contextual features that influence the implementation of the IPM within Lanark County, Ontario? and (2) What adaptations are needed to successfully implement the IPM in Canada? Semi-structured interviews were conducted to examine experiences and lessons learned through the implementation of the model. Thematic analyses were completed using QSR NVivo. A deductive and inductive approach was applied, whereby some interview guide questions were derived from the IPM implementation steps and others were more exploratory, examining context and processes of development. Nine interviews were conducted with key partners who were leading the implementation of the IPM. Themes highlighting cultural factors that influence implementation, processes of development related to community engagement, and themes relating to youth participation, fidelity issues, fundraising, health equity and challenges related to the COVID-19 pandemic were identified. This paper contributes new scientific knowledge related to implementation processes within upstream prevention of substance use and practical information that is useful for communities interested in implementing the IPM.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| 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 ».