The influence of community engagement on stakeholder perspectives in cross-sector integrated care: an integrative review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Community engagement represents a highly relevant way to integrate care across sectors and address social and structural determinants of health with populations. Yet, advancement of integrated care remains a challenge, particularly across health and social service organizations. Situating social cognition as a key element of integrated care, this paper explores the act community engagement within cross-sector integrated care. Methods An integrative review was conducted to determine what is known about the influence of community engagement on stakeholder perspectives in cross-sector integrated care, and to contribute to a more comprehensive evidence base for building and operationalizing equitable integrated care. In March 2022, four data bases were systematically searched, applying no date limits, for English language articles that described community engagement in relation to integrated care and resulting stakeholder perspectives. Using matrices, numerous variables were extracted and synthesized using thematic analysis derived from the Rainbow Model of Integrated Care and a continuum of community engagement. Results In total, 13 studies were included in this analysis. Two studies included the hospital as a partner, and the rest were a mix of public, private health and social service sectors. Positive stakeholder perspectives (N = 6) were found in studies that were consultative or collaborative, and led with social capital, shared reciprocity, and trust. Moderate and negative perspectives (N = 7) were found in studies that led with a utilitarian stance and lacked collective leadership, governance, longitudinal planning, and joint evaluations. Conclusions This review makes a singular contribution to cross-sector integrated care literature, utilizing perspectives from health and social service organizations to map what is known about the influence of community engagement on cross-sector integrative care. Perspectives from this review support calls for additional integrative care research exploring community-hospital relationships, and how power dynamics influence proximal and distal relationships, capabilities, motivations, and opportunities for collaboration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».