261 Driving community health and mental health programming through collaborative, ongoing community health needs assessments
Notice bibliographique
Résumé
Objectives/Goals: The Research Education and Community Health (REACH) coalition proposes to develop the infrastructure for continuous and comprehensive collection of community health data to drive programs, education, and funding priorities across municipal agencies, institutions, and nonprofit organizations in Galveston County. Methods/Study Population: The workgroup through REACH will organize and adopt a comprehensive community health needs assessment that 1) accumulates existing, readily available data for shared use (e.g., Center for Health Care Data at the UT School of Public Health, the Texas Department of State Health Services Center for Health Statistics, and Epic Cosmos, a data aggregation tool, used by UTMB and other health systems to improve patient care); 2) utilizes data collected throughout the community (i.e. non-profits, municipal agencies, and law enforcement); and 3) applies qualitative data from focus groups and/or key informant interviews, so we can hear directly from community members about what their needs are. By doing so, we hope all can benefit from having access to current and relevant data to drive our programs, education, and funding. Results/Anticipated Results: This Community Health Needs Assessment is being coordinated by a diverse workgroup including community organizations, researchers, and policy makers who will benefit from access to current and relevant data. The Galveston Youth Risk Student Survey, completed every three years and most recently in 2024, revealed lingering health and mental health effects of the COVID-19 pandemic on County youth. This highlighted the need for community access to current, accurate, and ongoing data to drive programming, interventions, and education. The REACH Coalition, made up of 23 UTMB Centers and Institutes and 39 community organizations, is spearheading this effort as a part of its mission to facilitate collaborative research, service, and educational efforts. Discussion/Significance of Impact: Collected data will be used to establish and support ongoing, coordinated interventions in response to identified needs. Shared ownership of data and project implementation optimizes resources and reduces gaps and/or redundancy in community programming.
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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 | 0,027 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».