MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2892966028 · doi:10.1186/s12939-018-0820-2

Disruption as opportunity: Impacts of an organizational health equity intervention in primary care clinics

2018· article· en· W2892966028 sur OpenAlexafffundabout
Annette J. Browne, Colleen Varcoe, Marilyn Ford‐Gilboe, C. Nadine Wathen, Victoria Smye, Beth Jackson, Bruce Wallace, Bernie Pauly, Carol P. Herbert, Josée G. Lavoie, Sabrina T. Wong, Amélie Blanchet Garneau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of ManitobaManitoba HealthCentre for Family MedicineUniversity of VictoriaPublic Health Agency of CanadaWestern UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth equityNursingHealth careMedicinePublic healthSocial determinants of healthEquity (law)Public relationsPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The health care sector has a significant role to play in fostering equity in the context of widening global social and health inequities. The purpose of this paper is to illustrate the process and impacts of implementing an organizational-level health equity intervention aimed at enhancing capacity to provide equity-oriented health care. METHODS: The theoretically-informed and evidence-based intervention known as 'EQUIP' included educational components for staff, and the integration of three key dimensions of equity-oriented care: cultural safety, trauma- and violence-informed care, and tailoring to context. The intervention was implemented at four Canadian primary health care clinics committed to serving marginalized populations including people living in poverty, those facing homelessness, and people living with high levels of trauma, including Indigenous peoples, recent immigrants and refugees. A mixed methods design was used to examine the impacts of the intervention on the clinics' organizational processes and priorities, and on staff. RESULTS: Engagement with the EQUIP intervention prompted increased awareness and confidence related to equity-oriented health care among staff. Importantly, the EQUIP intervention surfaced tensions that mirrored those in the wider community, including those related to racism, the impacts of violence and trauma, and substance use issues. Surfacing these tensions was disruptive but led to focused organizational strategies, for example: working to address structural and interpersonal racism; improving waiting room environments; and changing organizational policies and practices to support harm reduction. The impact of the intervention was enhanced by involving staff from all job categories, developing narratives about the socio-historical context of the communities and populations served, and feeding data back to the clinics about key health issues in the patient population (e.g., levels of depression, trauma symptoms, and chronic pain). However, in line with critiques of complex interventions, EQUIP may not have been maximally disruptive. Organizational characteristics (e.g., funding and leadership) and characteristics of intervention delivery (e.g., timeframe and who delivered the intervention components) shaped the process and impact. CONCLUSIONS: This analysis suggests that organizations should anticipate and plan for various types of disruptions, while maximizing opportunities for ownership of the intervention by those within the organization. Our findings further suggest that equity-oriented interventions be paced for intense delivery over a relatively short time frame, be evaluated, particularly with data that can be made available on an ongoing basis, and explicitly include a harm reduction lens.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,610
Tête enseignante GPT0,737
Écart entre enseignants0,126 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations155
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Equity in HealthMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207