MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2947841679 · doi:10.1186/s12913-019-4088-z

Health service brokerage to improve primary care access for populations experiencing vulnerability or disadvantage: a systematic review and realist synthesis

2019· review· en· W2947841679 sur OpenAlexfundno aff
Louise Thomas, Sharon Parker, Hyun Jung Song, Nilakshi Gunatillaka, Grant Russell, Mark Harris

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of New South WalesAustralian GovernmentMcGill UniversityFonds de Recherche du Québec - SantéMonash UniversityLa Trobe UniversityUniversity of OttawaAustralian Primary Health Care Research Institute, Australian National UniversityPrimary Health Care Research, Evaluation and Development
Mots-clésNursing researchHealth informaticsDisadvantageHealth administrationVulnerability (computing)MedicinePublic healthNursingService (business)Health economicsHealth services researchPrimary careFamily medicineBusinessComputer securityPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals experiencing disadvantage or marginalisation often face difficulty accessing primary health care. Overcoming access barriers is important for improving the health of these populations. Brokers can empower and enable people to access resources; however, their role in increasing access to health services has not been well-defined or researched in the literature. This review aims to identify whether a health service broker working with health and social service providers in the community can (a) identify individuals experiencing vulnerability who may benefit from improved access to quality primary care, and (b) link these individuals with an appropriate primary care provider for enduring, appropriate primary care. METHODS: Six databases were searched for studies published between January 2008 and August 2015 that evaluated a health service broker intervention linking adults experiencing vulnerability to primary care. Relevant websites were also searched. Included studies were analysed using candidacy theory and a realist matrix was developed to identify mechanisms that may have contributed to changes in response to the interventions in different contexts. RESULTS: Eleven studies were included in the review. Of the eight studies judged to provide detailed description of the programs, the interventions predominately addressed two domains of candidacy (identification of candidacy and navigation), with limited applicability to the third and fourth dimensions (permeability of services and appearances at health services). Six of the eight studies were judged to have successfully linked their target group to primary care. The majority of the interventions focused on assisting patients to reach services and did not look at ways that providers or health services could alter the way they deliver care to improve access. CONCLUSIONS: While specific mechanisms behind the interventions could not be identified, it is suggested that individual advocacy may be a key element in the success of these types of interventions. The interventions were found to address some dimensions of candidacy, with health service brokers able to help people to identify their need for care and to access, navigate and interact with services. More consideration should be given to the influence of providers on patient candidacy, rather than placing the onus on patients.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,012
Bibliométrie0,0150,015
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetMigration, Health and TraumaTravaux en français237 207