Ripple Effectsマッピングを使用してコミュニティベースの健康プログラムを評価する：プログラムの実装者の視点

従来の評価ツールは、多くの場合、関心のある介入の結果が複数のレベルで発生する可能性があり、相互作用因子の影響を受けるコミュニティ設定で使用するのに不適切です。Ripple Effects Mapping（REM）は、プロジェクト/プログラムの取り組みと結果を視覚的にマッピングして影響データを収集するために、利害関係者を魅了する参加型技術です。感謝の質問を使用して、この方法は、参加者と評価者がプログラムの経験から生じる変化のコンテキストを理解するのに役立ち、特に影響が個々のレベルを超えて発生するコミュニティベースの参加型プログラムに適しています。この記事では、REMメソッドと、コミュニティベースのヘルス中心のマスターボランティアプログラムである拡張ウェルネスアンバサダープログラム（EWAP）のインパクトを調査して洗練するために適用された方法について説明します（n = 10）。REMセッションから生まれた洞察は、EWAPが健康行動の変化を促進し、リーダーシップの能力の向上によりコミュニティ開発に貢献し、組織の実施を維持し成長させることを示しています。プログラム理論の形成評価は、個々のレベルを超えた影響をよりよく捕捉するために改善されました。コミュニティヘルスプログラムへのREMメソッドの適用は、実現可能性を示しています。健康増進の実践者は、REMがプログラムのコンテキストを理解し、通常、従来の技術を使用して測定を回避する結果をキャプチャすることを検討する必要があります。

Traditional evaluation tools are oftentimes ill-suited for use in community settings where intervention outcomes of interest may occur at multiple levels and are influenced by interacting factors. Ripple effects mapping (REM) is a participatory technique engaging stakeholders to visually map project/program efforts and results to collect impact data. Using appreciative inquiry, the method helps participants and evaluators understand context for changes resulting from program experiences and is particularly well suited for community-based, participatory programs where impacts often occur beyond the individual level. This article describes the REM method and how it was applied to explore impact and refine program theory of the Extension Wellness Ambassador Program (EWAP), a community-based health-focused master volunteer program, from the perspective of program implementers (n = 10). Insights emerging from the REM session indicate EWAP promotes health behavior change, contributes to community development due to increased leadership capacity, and sustains and grows implementing organizations. The program theory shaping evaluation was refined to better capture impact beyond individual levels. Application of the REM method to a community health program demonstrates feasibility; health promotion practitioners should consider REM to understand program context and capture outcomes that typically evade measurement using traditional techniques.