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Enregistrement W4390945153 · doi:10.5334/ijic.icic23063

Support for Collective Wellbeing: A Path to Providing Integrated Care in Rural Communities

2023· article· en· W4390945153 sur OpenAlexaffabout
H. Douglas Lightfoot, Sharon Hamlin, Karenn Chan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, psychology, and well-being
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsCommunity organizationWork (physics)Community developmentSociologyKnowledge managementPsychologyBusinessPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Audience: The Connecting People and Community for Living Well (CPCLW) model aims to transform how health, social and community sectors in rural communities work locally to design, deliver, and implement services and supports so those in their community affected by dementia can ‘live well’. There is growing awareness in Alberta, Canada of the need for sectors to work together to support those in their homes and communities. This is especially important in rural communities where fewer resources exist. Multi-sector community teams were seen as a necessary part of this structure, so there was interest in understanding what supported their collective wellbeing, and how supporting it could sustain their ability to impact the wellbeing of those living in the community. The model offers a structure for teams to build and sustain their wellbeing. Engagement and actions: This initiative partnered with five rural communities. Community team participants included individuals from the health care sector, non-profit organizations, community organizations, those with lived experience, and municipal organizations. Focus groups learnings provided insight into what contributed to collective wellbeing. Learnings, and a literature search informed development of a Wellbeing Guide, and iterations were tested by participating teams. A final version is being used by teams to identify priorities and develop a collaborative action plan. In conjunction with developing the Guide, a competency framework was developed and includes 10 competencies capturing skills, knowledge and behaviors required to work successfully in multi-sector teams. Results: Together, the components of the CPCLW model support individual and collective wellbeing and include provincial support; communities advancing local work; 10 core principles; Wellbeing Guide; Competency Framework. While information gathering is ongoing, results so far include identification of 10 contributors to collective wellbeing, and learnings from the teams’ experience using the Guide, and implementing the model. Key findings include a formal representation of prioritization, planning and implementation of activities; identification of key relationships; and illustration of local challenges that may need system and policy changes. Next steps: Broader work of this initiative includes understanding and supporting wellbeing of those in the community affected by dementia. Next steps include expanding the Guide to include other underserved populations. Work is underway to complete both a forecast and evaluative social return on investment of the model which will help illustrate its value in supporting wellbeing, and other social outcomes. Learnings: The CPCLW model shows promise in transforming how underserved groups in rural communities are supported to live well in their homes and communities for as long as possible. Learnings include: increased understanding of collective wellbeing of multi-sector teams; relationships are core to success; dedicated resources help achieve short and long term successes; collaboration in prioritizing, planning, and implementing actions is needed; support from a system level team contributes to the teams’ success and sustainability; the Wellbeing Guide can be useful to demonstrate impact of actions taken; and early indications of necessary system and policy changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,026
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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