Implementing social interventions in primary care in Canada: A qualitative exploration of lessons learned from leaders in the field
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Primary health care providers and practices are increasingly instituting direct interventions into social determinants of health and health inequities, but experiences of the leaders in these initiatives remain largely unexamined. METHODS: Sixteen semi-structured interviews with Canadian primary care leaders in developing and implementing social interventions were conducted to assess barriers, keys to success, and lessons learned from their work. RESULTS: Participants focused on practical approaches to establishing and maintaining social intervention programs and our analysis pointed to six major themes. A deep understanding of community needs, through data and client stories, forms a foundation for program development. Improving access to care is essential to ensuring programs reach those most marginalized. Client care spaces must be made safe as a first step to engagement. Intervention programs are strengthened by the involvement of patients, community members, health team staff, and partner agencies in their design. The impact and sustainability of these programs is enhanced by implementation partnerships with community members, community organizations, health team members, and government. Health providers and teams are more likely to assimilate simple, practical tools into practice. Finally, institutional change is key to establishing successful programs. CONCLUSION: Creativity, persistence, partnership, a deep understanding of community and individual social needs, and a willingness to overcome barriers underlie the implementation of successful social intervention programs in primary health care settings.
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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 | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».