Community mental health funding, stakeholder engagement and outcomes: a realist synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Mental health services continues to be a high priority for healthcare and social service systems. Funding structures within community mental health settings have shown to impact service providers' behaviour and practices. Additionally, stakeholder engagement is suggested as an important mechanism to achieving the intended goals. However, the literature on community mental health funding reform and associated outcomes is inconsistent and there are no consistent best practices for stakeholder engagement in such efforts. OBJECTIVES: This study sought to understand how stakeholder engagement impacts outcomes when there is a change in public funding within community mental health settings. DESIGN: A realist synthesis approach was used to address the research question to fully understand the role of stakeholder engagement as a mechanism in achieving outcomes (system and service user) in the context of community mental health service reform. An iterative process was used to identify programme theories and context-mechanism-outcome configurations within the literature. RESULTS: Findings highlight that in the absence of stakeholder engagement, funding changes may lead to negative outcomes. When stakeholders were engaged in some form, funding changes were more often associated with positive outcomes. Stakeholder engagement is multifaceted and requires considerable time and investment to support achieving intended outcomes when funding changes are implemented. CONCLUSIONS: To support successful transformation of community mental health programmes, it is important that stakeholders are meaningfully engaged during funding allocation changes. Stakeholder engagement may entail connecting around a shared purpose, individual participation and meaningful interactions and dialogue.
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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 | 0,109 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».