每月档案:2022年8月
BMC生态与进化图像竞赛2022:获胜图像!
使用连锁效果映射捕获复杂的公共卫生干预措施对更广泛的(预期或意外)的影响
传统的影响评估倾向于衡量预先指定的结果的变化。假设有10个人参加了自行车培训课程;传统的影响评估可能会衡量预期的结果,例如在课程的开始和结束时人们对骑自行车的信心。但是,如果有几个人继续建立自行车俱乐部或开始游说他们居住的安全道路,会发生什么呢?这只是两个意外影响的例子,可能会带来进一步的社会利益或更可持续的影响。那么,我们不应该找到一种以有意义的方式捕获干预措施的更广泛影响的方法吗?在过去的几年中,布里斯托尔大学的詹姆斯·诺布尔博士和布拉德福德健康研究所的詹妮弗·霍尔博士改编了一种称为“ Ripple效果映射”的方法来做到这一点。