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Enregistrement W80410882 · doi:10.1177/175797590701400305

Training Practitioners in Evidence-Based Chronic Disease Prevention for Global Health

2007· article· en· W80410882 sur OpenAlexaff
Ross C. Brownson, Günter Diem, Vilius Jonas Grabauskas, Branka Legetić, Р. А. Потемкина, Aushra Shatchkute, Elizabeth A. Baker, Claudia Campbell, Terry Leet, Aulikki Nissinen, Paul Z. Siegel, Sylvie Stachenko, William R. True, Michael Waller

Notice bibliographique

RevuePromotion & Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesUniversidad de ConcepciónNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionWorld Health Organization
Mots-clésPublic healthPublic relationsMedical educationEvidence-based practicePsychological interventionMedicineHealth policyPolitical scienceNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Too often, public health decisions are based on short-term demands rather than long-term research and objectives. Policies and programmes are sometimes developed around anecdotal evidence. The Evidence-Based Public Health (EBPH) programme trains public health practitioners to use a comprehensive, scientific approach when developing and evaluating chronic disease programmes. Begun in 2002, the EBPH programme is an international collaboration. The course is organized in seven parts to teach skills in: 1) assessing a community's needs; 2) quantifying the issue; 3) developing a concise statement of the issue; 4) determining what is known about the issue by reviewing the scientific literature; 5) developing and prioritizing programme and policy options; 6) developing an action plan and implementing interventions; and 7) evaluating the programme or policy. The course takes an applied approach and emphasizes information that is readily available to busy practitioners, relying on experiential learning and includes lectures, practice exercises, and case studies. It focuses n using evidence-based tools and encourages participants to add to the evidence base in areas where intervention knowledge is sparse. Through this training programme, we educated practitioners from 38 countries in 4 continents. This article describes the evolution of the parent course and describes experiences implementing the course in the Russian Federation, Lithuania, and Chile. Lessons learned from replication of the course include the need to build a "critical mass" of public health officials trained in EBPH within each country and the importance of international, collaborative networks. Scientific and technologic advances provide unprecedented opportunities for public health professionals to enhance the practice of EBPH. To take full advantage of new technology and tools and to combat new health challenges, public health practitioners must continually improve their skills.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,012

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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