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Enregistrement W4408393119 · doi:10.22605/rrh8894

Factors that promote success in a maternal-child program serving Indigenous families: a community-based participatory research project in Northern Saskatchewan, Canada

2025· article· en· W4408393119 sur OpenAlexafffundabout
Charlene Thompson, Angela Bowen, Rebecca L. Clark

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensNorthern Teacher Education ProgramUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCollege of Nursing, University of Saskatchewan
Mots-clésIndigenousParticipatory action researchCommunity-based participatory researchCitizen journalismEconomic growthPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite investment in maternal-child health programs, there has been little impact on the health outcomes of Indigenous mothers and their children, creating a need to understand how programs can be successfully implemented. Community input is essential for successful programs; however, there is little research exploring the perspectives of frontline workers providing these programs. To gain a better understanding of how to support maternal-child health program success a research partnership was formed with the KidsFirst North program in Northern Saskatchewan, Canada. Using a community-based participatory research approach, this study was codeveloped to (1) explore families', frontline workers', and administrators' perceptions of factors that contribute to the success and barriers of a program for Indigenous families; and (2) describe the current role of frontline workers within health program planning, implementation, and evaluation. METHODS: From September 2019 to January 2020, data were collected through in-person meetings, focus groups, and semi-structured interviews with KidsFirst North families (n=9), frontline workers (n=18), and administrators (n=7) from 11 sites in Northern Saskatchewan. Data were analyzed using the Collective Consensual Data Analytic Procedure. RESULTS: The identified factors of program success included the importance of staff, where staff demonstrated certain positive characteristics and created a welcoming atmosphere for families; community events that were open to the entire community; and the integration of Indigenous culture in the program. Program barriers included jurisdictional policy that negatively impacted frontline workers, a lack of father inclusion in program activities, and community challenges such as a lack of access to other services within the community. All frontline workers had a role in program delivery, most reported involvement in program development and planning, and approximately half were included in program evaluation. CONCLUSION: Factors of success and barriers from the KidsFirst North project have illustrated elements to build on and areas to address in public health program planning, implementation, and evaluation of maternal-child health programs that serve Indigenous families. KidsFirst North has demonstrated ways a contemporary maternal-child health program can utilize frontline workers outside of program delivery to influence all aspects of health program planning, implementation, and evaluation. Contributing to the evidence base of maternal-child health programs for Indigenous families may help foster the success of public health programs; inform the role of frontline workers in health program planning, implementation, and evaluation; and positively impact the health of Indigenous children and families.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,312 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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