Experience and perceptions of Social Prescribing interventions; a qualitative study with people with long-term conditions, link workers and health care providers
Notice bibliographique
Résumé
Background Long-term conditions (LTC) are a leading cause of reduced quality of life and early mortality. People with LTC are living longer with increasing economic and social needs. Novel patient centred care pathways are required to support traditional medical management of these patients. Social Prescribing (SP) has gained popularity as a non-medical approach to support patients with LTC and their unmet health needs. The current focus group study aims to explore the experiences and perceptions to SP interventions from the perspective of people with long-term conditions, link workers, healthcare providers and community-based services. Methods Six-eight participants will be recruited into three specific 60-minute focus groups relative to their role as a patient, link worker and community-based service. Eight-12 participants with a Health care provider and GP background will be interviewed individually online. The participants within these focus groups and semi-structured interviews will be invited to provide opinions on what factors they think are important to the successful implementation of a SP service from their respective stakeholder positions. The data will be recorded and exported to NVivo software for further analysis using Thematic Reflexive analysis methods. Coded categorical data will inform emerging themes from which a narrative summary will be consolidated and presented for dissemination. Conclusion The conclusions made from this study will help inform the next study, which will aim to develop a pilot SP service for patients with LTC, as part of an overall larger project.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».