Factors That Impact the Success of Interorganizational Health Promotion Collaborations: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore published empirical literature in order to identify factors that facilitate or inhibit collaborative approaches for health promotion using a scoping review methodology. DATA SOURCE: A comprehensive search of MEDLINE, CINAHL, ScienceDirect, PsycINFO, and Academic Search Complete for articles published between January 2001 and October 2015 was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. STUDY INCLUSION AND EXCLUSION CRITERIA: To be included studies had to: be an original research article, published in English, involve at least 2 organizations in a health promotion partnership, and identify factors contributing to or constraining the success of an established (or prior) partnership. Studies were excluded if they focused on primary care collaboration or organizations jointly lobbying for a cause. DATA EXTRACTION: Data extraction was completed by 2 members of the author team using a summary chart to extract information relevant to the factors that facilitated or constrained collaboration success. DATA SYNTHESIS: NVivo 10 was used to code article content into the thematic categories identified in the data extraction. RESULTS: Twenty-five studies across 8 countries were identified. Several key factors contributed to collaborative effectiveness, including a shared vision, leadership, member characteristics, organizational commitment, available resources, clear roles/responsibilities, trust/clear communication, and engagement of the target population. CONCLUSION: In general, the findings were consistent with previous reviews; however, additional novel themes did emerge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».