Asthma Education Program for First Nations Children: An exemplar of the Knowledge-to-Action Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of asthma in Aboriginal children is 6% to 14%. Gaps in knowledge regarding asthma and its management exist in First Nations (FN) communities, and culturally relevant education and resources are required. Studies have recommended that the children’s asthma education program, the ‘Roaring Adventures of Puff’, be modified through partnership with FN communities to be culturally appropriate.OBJECTIVE: To adapt this knowledge tool and design an effective implementation process for FN knowledge users (children with asthma and care providers), guided by the Canadian Institutes of Health Research knowledge translation framework.METHODS: The problem was identified, knowledge was identified/reviewed/selected (literature review); knowledge was adapted to the local context (FN working and advisory groups); barriers to knowledge use were assessed (by knowledge users); and interventions were selected, tailored and implemented (modified curricula and the creation of a new activity book and web-based resources, and regional coordinators, asthma educator mentors and community teams were recruited).RESULTS: Major outcomes were the adapted tools and blueprints for tailoring implementation. Additional outcomes were preliminary observations and outputs from the iterative processes, including information about local context and barriers. Specific additions were roles for community members supported by asthma educators (applying FN teaching models and addressing health care demands); relevant triggers (addressing knowledge gaps); and FN images and stories, themes of circle, sacred teachings, nature and family/elders (culture and addressing low reading levels).CONCLUSION: The framework model provides a logical, valuable tool for adapting a knowledge tool and implementation process to new knowledge users. Future research should measure uptake, effect on health outcomes of FN asthma sufferers and sustainability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».