The social cure of social prescribing: a mixed-methods study on the benefits of social connectedness on quality and effectiveness of care provision
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to assess the degree to which the 'social cure' model of psychosocial health captures the understandings and experiences of healthcare staff and patients in a social prescribing (SP) pathway and the degree to which these psychosocial processes predict the effect of the pathway on healthcare usage. DESIGN: Mixed-methods: Study 1: semistructured interviews; study 2: longitudinal survey. SETTING: An English SP pathway delivered between 2017 and 2019. PARTICIPANTS: Study 1: general practitioners (GPs) (n=7), healthcare providers (n=9) and service users (n=19). Study 2: 630 patients engaging with SP pathway at a 4-month follow-up after initial referral assessment. INTERVENTION: Chronically ill patients experiencing loneliness referred onto SP pathway and meeting with a health coach and/or link worker, with possible further referral to existing or newly created relevant third-sector groups. MAIN OUTCOME MEASURE: Study 1: health providers and users' qualitative perspectives on the experience of the pathway and social determinants of health. Study 2: patients' primary care usage. RESULTS: Healthcare providers recognised the importance of social factors in determining patient well-being, and reason for presentation at primary care. They viewed SP as a potentially effective solution to such problems. Patients valued the different social relationships they created through the SP pathway, including those with link workers, groups and community. Group memberships quantitatively predicted primary care usage, and this was mediated by increases in community belonging and reduced loneliness. CONCLUSIONS: Methodological triangulation offers robust conclusions that 'social cure' processes explain the efficacy of SP, which can reduce primary care usage through increasing social connectedness (group membership and community belonging) and reducing loneliness. Recommendations for integrating social cure processes into SP initiatives are discussed.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 découle