Community Members’ Perspectives on Men’s Risk and Protective Health Factors: A Community-Based Participatory Research Study
Notice bibliographique
Résumé
Despite men’s health playing a significant role in the well-being of infants, children, and women, there is a gap in maternal and child health research which more broadly considers men’s health as a component of family’s and community’s overall well-being and for the sake of men’s own health and well-being, particularly from the perspective of men with marginalized identities, such as Black men, and community members. Therefore, our community-based participatory research study aimed to explore what community members perceive as protective and risk factors for the general health of men in a low-income community using a generic qualitative approach with focus groups and thematic analysis. We identified six protective factor themes (health behaviors, economic stability, expected male responsibilities, healthcare engagement, social network, and faith, spirituality, and driving forces), as well as six risk factor themes (health behaviors, impact of mentorship, experience of driving forces, healthcare avoidance, mental health concerns, and systemic bias, racism, and social inequity). There are actionable steps public health practitioners and policymakers should prioritize, including addressing structural barriers to men’s health, such as by combating discrimination and increasing access to healthcare, removing barriers to mental health care, and creating opportunities for increased social support. These strategies can give way to greater opportunities for men to engage in protective behaviors that can both improve their health across the life-course and positively impact the health of mothers, infants, children, and communities.
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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 | 0,148 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,081 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,020 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».