Critical success factors for school‐based integrated health care models: Learnings from an Australian example
Notice bibliographique
Résumé
ISSUES ADDRESSED: Integrated school-based health services have the potential to address the unmet health needs of children experiencing disadvantage, yet these models remain poorly evaluated. The current article examines an integrated social and health care hub located on the grounds of a regional Australian public primary school, the Our Mia Mia Wellbeing Hub, to identify critical success factors for this service and others like it. METHODS: Semi-structured qualitative interviews were conducted with N = 55 multi-sector stakeholders comprising parents, students, school staff, social and health care providers, and local Aboriginal community members. Interview transcripts were analysed according to a grounded theory approach. RESULTS: Six themes emerged from the analysis, reflecting important success factors for the model: service accessibility; service coordination; integration of education and health systems; trust; community partnerships; and perceptions of health. CONCLUSIONS: Findings highlighted Our Mia Mia as a promising model of care, yet also revealed important challenges for the service as it responds to the varied priorities of the stakeholders it serves. SO WHAT?: Through capturing the perspectives of a large number of stakeholders, the current study provides valuable insight into key challenges and success factors for Our Mia Mia; these learnings can guide the development of other emerging school-based health services and integrated care hubs.
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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 | 0,004 | 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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».