Activating Partnership Assets to Produce Synergy in Primary Health Care: A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Partnerships are an important mechanism to tackle complex problems that extend beyond traditional organizational divides. Partnerships are widely endorsed, but there is a need to strengthen the evidence base relating to claims of their effectiveness. This article presents findings from a mixed methods study conducted with the aim of understanding partnership processes and how various partnership factors contribute to partnership effectiveness. The study involved five multi-stakeholder partnerships in Canada and Australia working towards improving accessibility to primary health care for vulnerable populations. Qualitative data were collected through the observation of 14 partnership meetings and individual semi-structured interviews (n = 16) and informed the adaptation of an existing Partnership Self-Assessment Tool. The instrument was administered to five partnerships (n = 54). The results highlight partnership complexity and the dynamic and contingent nature of partnership processes. Synergistic action among multiple stakeholders was achieved through enabling processes at the interpersonal, operational and system levels. Synergy was associated with partnership leadership, administration and management, decision-making, the ability of partnerships to optimize the involvement of partners and the sufficiency of non-financial resources. The Partnership Synergy framework was useful in assessing the intermediate outcomes of ongoing partnerships when it was too early to assess the achievement of long-term intended outcomes.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».