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Enregistrement W2588642781 · doi:10.1186/s12913-017-2089-3

Collaborative leadership and the implementation of community-based fall prevention initiatives: a multiple case study of public health practice within community groups

2017· article· en· W2588642781 sur OpenAlexafffundabout
Maureen Markle‐Reid, Cathy Dykeman, Jenny Ploeg, Caralyn Kelly Stradiotto, Angela Andrews, Susan Bonomo, Sarah Orr-Shaw, Niyati Salker

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensHaliburton Forest & Wild Life ReserveBrantford Energy (Canada)HalTechBarrie Urology GroupMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsPublic Health OntarioOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésPublic healthPublic relationsFocus groupHealth administrationMandateMedicineContext (archaeology)Collaborative leadershipNursing researchHealth informaticsCommunity healthHealth careFall preventionInclusion (mineral)Working groupNursingSociologyPolitical sciencePoison controlEnvironmental healthSuicide prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Falls among community-dwelling older adults are a serious public health concern. While evidence-based fall prevention strategies are available, their effective implementation requires broad cross-sector coordination that is beyond the capacity of any single institution or organization. Community groups comprised of diverse stakeholders that include public health, care providers from the public and private sectors and citizen volunteers are working to deliver locally-based fall prevention. These groups are examples of collective impact and are important venues for public health professionals (PHPs) to deliver their mandate to work collaboratively towards achieving improved health outcomes. This study explores the process of community-based group work directed towards fall prevention, and it focuses particular attention on the collaborative leadership practices of PHPs, in order to advance understanding of the competencies required for collective impact. METHODS: Four community groups, located in Ontario, Canada, were studied using an exploratory, retrospective, multiple case study design. The criteria for inclusion were presence of a PHP, a diverse membership and the completion of an initiative that fit within the scope of the World Health Organization Fall Prevention Model. Data were collected using interviews (n = 26), focus groups (n = 4), and documents. Cross-case synthesis was conducted by a collaborative team of researchers. RESULTS: The community groups differed by membership, the role of the PHP and the type of fall prevention initiatives. Seven practice themes emerged: (1) tailoring to address context; (2) making connections; (3) enabling communication; (4) shaping a vision; (5) skill-building to mobilize and take action; (6) orchestrating people and projects; and (7) contributing information and experience. The value of recognized leadership competencies was underscored and the vital role of institutional supports was highlighted. CONCLUSION: To align stakeholders working towards fall prevention for community-dwelling older adults and establish a foundation for collective impact, public health professionals employed practices that reflected a collaborative leadership style. Looking ahead, public health professionals will want to shift their focus to evaluating the effectiveness of their group work within communities. They will also need to assess outcomes and evaluate whether the anticipated reductions in fall rates among community-dwelling older adults is being achieved.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0120,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,369
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations44
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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