What is the 'problem' that outreach work seeks to address and how might it be tackled? Seeking theory in a primary health prevention programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preventive approaches to health are disproportionately accessed by the more affluent and recent health improvement policy advocates the use of targeted preventive primary care to reduce risk factors in poorer individuals and communities. Outreach has become part of the health service response. Outreach has a long history of engaging those who do not otherwise access services. It has, however, been described as eclectic in its purpose, clientele and mode of practice; its effectiveness is unproven.Using a primary prevention programme in the UK as a case, this paper addresses two research questions: what are the perceived problems of non-engagement that outreach aims to address; and, what specific mechanisms of outreach are hypothesised to tackle these. METHODS: Drawing on a wider programme evaluation, the study undertook qualitative interviews with strategically selected health-care professionals. The analysis was thematically guided by the concept of 'candidacy' which theorises the dynamic process through which services and individuals negotiate appropriate service use. RESULTS: The study identified seven types of engagement 'problem' and corresponding solutions. These 'problems' lie on a continuum of complexity in terms of the challenges they present to primary care. Reasons for non-engagement are congruent with the concept of 'candidacy' but point to ways in which it can be expanded. CONCLUSIONS: The paper draws conclusions about the role of outreach in contributing to the implementation of inequalities focused primary prevention and identifies further research needed in the theoretical development of both outreach as an approach and candidacy as a conceptual framework.
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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 | 0,031 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».