Organizational factors influencing successful primary care and public health collaboration
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.
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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 | 0,028 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».