Revisioning the Role of Community in Creating Better Brain Health
Notice bibliographique
Résumé
Neurological conditions are the leading cause of illness and disability in the world today, yet their impacts are experienced differently by different individuals and communities across different geographic spaces. Often treated as an add-on or “footnote” in brain health solutions, this chapter explores the potential of community-based interventions not only to improve the lives of those affected by brain health challenges but also to address inequities in brain health. Without a full understanding of the role of community in brain health care, it is difficult to develop a theory of change for ‘integrated’ brain health solutions that can address the dynamic needs of diverse clients. Drawing on both the literature and our own experiences evaluating community interventions focused on brain health, this chapter explores some key elements of what community-level care can supply. We find that community approaches have the potential to be particularly good at providing care that is more holistic and person-centered and also meets the needs of individuals over time. Community tends to be uniquely positioned to help meet diverse and multiple needs due to its proximity and sensitivity to context, including values, knowledge, preferences, cultures, and lived experiences of individuals. Given the book’s focus on integration of care, we conclude the chapter by reflecting on the complexities of understanding the community’s causal role in a comprehensive framework of solutions for brain health care. We discuss the implications of these findings for brain health and the evaluation of brain health interventions, noting especially the value of supporting more integrated solutions that incorporate both neuroscience and community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,032 |
| Communication savante | 0,020 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».