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Enregistrement W2956272989 · doi:10.1071/hc18092

Community engagement in general practice: a qualitative study

2019· article· en· W2956272989 sur OpenAlexaff
Nick Rowe, Rāwiri Keenan, Leon Lack, Nancy Malloy, Roger Strasser, Ross Lawrenson

Notice bibliographique

RevueJournal of Primary Health Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesFlinders University
Mots-clésCommunity engagementQualitative researchPublic engagementPublic relationsPsychologyBest practiceSociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Community engagement is believed to be an important component of quality primary health care. We aimed to capture specific examples of community engagement by general practices, and to understand the barriers that prevent engagement. METHODS We conducted 20 distinct interviews with 31 key informants from general practice and the wider community. The interviews were semi-structured around key relevant topics and were analysed thematically. RESULTS Key themes identified from the interview transcripts included an understanding of 'community', examples of community engagement and the perceived benefits and barriers to community-engaged general practice. We particularly explored aspects of community engagement with Māori. CONCLUSIONS General practices in the study do not think in terms of communities, and they do not have a systematic framework for engagement. Although local champions have generated some great initiatives, most practices seemed to lack a conceptual framework for engagement: who to engage with, how to engage with them, and how to evaluate the results of the engagement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,406 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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