Organizational factors influencing successful primary care and public health collaboration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health and primary care are distinct sectors within western health care systems. Within each sector, work is carried out in the context of organizations, for example, public health units and primary care clinics. Building on a scoping literature review, our study aimed to identify the influencing factors within these organizations that affect the ability of these health care sectors to collaborate with one another in the Canadian context. Relationships between these factors were also explored. METHODS: We conducted an interpretive descriptive qualitative study involving in-depth interviews with 74 key informants from three provinces, one each in western, central and eastern Canada, and others representing national organizations, government, or associations. The sample included policy makers, managers, and direct service providers in public health and primary care. RESULTS: Seven major organizational influencing factors on collaboration were identified: 1) Clear Mandates, Vision, and Goals; 2) Strategic Coordination and Communication Mechanisms between Partners; 3) Formal Organizational Leaders as Collaborative Champions; 4) Collaborative Organizational Culture; 5) Optimal Use of Resources; 6) Optimal Use of Human Resources; and 7) Collaborative Approaches to Programs and Services Delivery. CONCLUSION: While each influencing factor was distinct, the many interactions among these influences are indicative of the complex nature of public health and primary care collaboration. These results can be useful for those working to set up new or maintain existing collaborations with public health and primary care which may or may not include other organizations.
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.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle