The Ecology of Engagement: Fostering cooperative efforts in health with patients and communities
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Patients and community members are engaged in nearly every aspect of health systems. However, the engagement literature remains siloed and fragmented, which makes it difficult to connect engagement efforts with broader goals of health, equity and sustainability. Integrated and inclusive models of engagement are needed to support further transformative efforts. METHODS: This article describes the Ecology of Engagement, an integrated model of engagement. The model posits that: (1) Health ecosystems include all members of society engaged in health; (2) Engagement is the 'together' piece of health and healthcare (e.g., caring for each other, preventing, researching, teaching and building policies together); (3) Health ecosystems and engagement are interdependent from each other, both influencing health, equity, resilience and sustainability. CONCLUSION: The Ecology of Engagement offers a common sketch to foster dialogue on engagement across health ecosystems. The model can drive cooperative efforts with patients and communities on health, equity, resilience and sustainability. PATIENTS AND PUBLIC CONTRIBUTION: Three of the authors have lived experiences as patients. One has a socially disclosed identity as a patient partner leader with extensive experience in engagement (individual care, education, research, management and policy). Two authors have significant experience as patients and informal caregivers, which were mobilized in descriptive illustrations. A fourth author has experience as an engaged citizen in health policy debates. All authors have professional lived experience in health (manager, researcher, health professional, consultant and educator). Six patient and caregiver partners with lived experience of engagement (other than the authors) contributed important revisions and intellectual content.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».