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Enregistrement W4417417100 · doi:10.1186/s40814-025-01754-x

Advancing prevention and screening in younger adults living with low income: development, piloting and acceptability/appropriateness evaluation of A BETTER Life

2025· article· en· W4417417100 sur OpenAlexafffundabout
Aïsha Lofters, Kimberly Devotta, Tutsirai Makuwaza, Kimberly Lepine, Kris Aubrey‐Bassler, Peter Donnelly, Carolina Fernandes, Eva Grunfeld, Jill Konkin, Donna Manca, Candace I. J. Nykiforuk, Lawrence Paszat, Andrew D. Pinto, Linda Rabeneck, Ambreen Sayani, Peter Selby, Nicolette Sopcak, Becky Wall, Mary Ann O’Brien

Notice bibliographique

RevuePilot and Feasibility Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensRegional Municipality of DurhamCentre for Addiction and Mental HealthSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalDurham CollegeHealth Sciences CentreUniversity of AlbertaOntario Institute for Cancer ResearchMemorial University of NewfoundlandWomen's College HospitalLakeridge HealthCentre for Global Health ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute of Cancer ResearchUniversity of TorontoWomen's College HospitalCanadian Cancer Society
Mots-clésFocus groupQuality of life (healthcare)Life styleIndependent livingSocial lifeFocus (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the original BETTER (Building on Existing Tools to Improve Chronic Disease Prevention and Screening in Primary Care) intervention, a "Prevention Practitioner" meets with a participant aged 40-65 years to improve their uptake of prevention activities (e.g. cancer screening, physical activity). The BETTER intervention was found to be effective in a randomised control trial. We adapted BETTER to focus on a younger age group (adults aged 18-39 years) living with low income, a group known to have a higher prevalence of preventable cancers and chronic diseases than their higher-income peers. Here, we describe the development, piloting, and qualitative evaluation of the acceptability of the adapted BETTER intervention ("BETTER Life") to inform future large-scale implementation research. METHODS: To support adaptation of BETTER, we interviewed community residents from low-income areas in Durham Region, Ontario, Canada and healthcare program service providers across Canada who had knowledge about preventive care. We developed an adapted intervention, BETTER Life, and piloted it at the Durham Community Health Centre to understand acceptability and appropriateness. Pilot participants were contacted a minimum of 2 weeks afterward to complete a semi-structured interview and share their experiences with the intervention and preventive care. RESULTS: We conducted 22 adaptation interviews with 10 community residents and 12 healthcare service providers, 6 interviews with pilot participants (of 8), and a focus group with the two Prevention Practitioners. We found that participants felt that poverty contributes to poor health, including mental health; health education and interventions are often missing, unknown, or difficult to access in low-income communities; and that social networks are important for health. As a direct response to these issues, BETTER Life was seen as a unique, comprehensive program in the community that helps people set goals and reinforce healthy behaviours. However, many different strategies may be required to encourage engagement in the BETTER Life program. CONCLUSIONS: We developed BETTER Life by adapting the original BETTER to focus on adults aged 18-39 years living with low income, piloted it, and evaluated its acceptability and appropriateness. Although BETTER Life was seen as an important program, recruitment for the larger-scale study will be challenging as young adults struggle with competing life priorities and the social determinants of health.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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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