How to enhance collaboration between primary care and public health?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There are almost universal calls for improved collaboration between public health and primary care, but it is less clear how this can be achieved in practice. This presentation summarises key findings from an Observatory policy brief on how to enhance collaboration. Methods The policy brief iss based on a systematic review of the academic literature on collaboration between public health and primary care, searching the databases Medline and Embase for articles published since 2010. After title, abstract and full-text screening, 46 articles were retained and included in the review. Results Most academic articles on collaboration between primary care and public health are concerned with the United States and Canada. From the European countries, the Netherlands and the United Kingdom are most strongly represented. There is also a very uneven timeline in publication, with a spike in articles published in 2012, following an influential Institute of Medicine report. Research has identified organizational models of primary care that are conducive to collaboration with public health, as well as systemic, organizational and interpersonal factors that can facilitate or hinder collaboration. However, the relative importance of these factors remains poorly understood. Improved collaboration between public health and primary care promises to bring major benefits, but these are rarely documented in the literature so far. Furthermore, collaboration may also bring certain risks, such as competition over scarce resources. Conclusions The literature on collaboration between public health and primary care points to many illustrative examples, but also identifies relevant principles and factors that can hinder or facilitate collaboration. Policy interventions to improve collaboration will need to be mindful of potential risks and should aim to demonstrate benefits, which will help to increase buy-in from primary care and public health professionals and the public. Panelists: Ilana Ventura Federal Ministry of Labour, Social Affairs, Health and Consumer Protection, Austrian Government, Vienna, Austria Contact: ilana.ventura@sozialministerium.at Birger Forsberg International Health, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden Contact: Birger.Forsberg@sll.se Rémi Pécault-Charby Caisse Nationale de l’Assurance Maladie, Paris, France Contact: remi.pecault-charby@assurance-maladie.fr
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,022 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».