SOCIAL PRESCRIBING FOR THE ARTS: LESSONS FROM ABROAD FOR THE HEALTH CARE OF OLDER AMERICANS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence shows the dramatically positive influence of participation in the arts on the health and well-being of older adults (OA). Social Prescribing for the Arts (also called Arts on Prescription or AoP) — in which a professional in a clinical or community setting refers a client to the arts and supports them in accessing arts programming — constitutes one mechanism by which OA may participate in health-promoting arts activities. AoP has been incorporated in other high-income nations including Canada, the UK, and some EU nations. The UK especially has embedded AoP into its healthcare system; however, its universal health insurance program makes its context substantially different from the United States’. This study examined models of AoP abroad and how they could be adapted to the U.S. context for OA. We conducted 25 semi-structured, in-depth interviews with professionals involved in AoP overseas, including physicians, link workers, arts providers, policy experts, and others, as well as 10 interviews with their U.S. counterparts (N=35). Participants were recruited through referral sampling and we intentionally cultivated diversity of role in AoP schemes during recruitment. Transcripts were coded thematically by three team members. Resulting themes included challenges abroad with funding for arts, uneven training among referrers, strain on referrers and arts providers, difficulty reaching the most disadvantaged, skepticism from various stakeholders, the importance of patient involvement in developing a care plan, and a need for open communication between arts providers and referrers. Recommendations for the U.S. include designing and evaluating AoP programs that address these concerns.
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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 | 0,017 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».