A comparison of social prescribing approaches across twelve high-income countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social prescribing connects patients with community resources to improve their health and well-being. It is gaining momentum globally due to its potential for addressing non-medical causes of illness while building on existing resources and enhancing overall health at a relatively low cost. The COVID-19 pandemic further underscored the need for policy interventions to address health-related social issues such as loneliness and isolation. AIM: This paper presents evidence of the conceptualisation and implementation of social prescribing schemes in twelve countries: Australia, Austria, Canada, England, Finland, Germany, Portugal, the Slovak Republic, Slovenia, the Netherlands, the United States and Wales. METHODS: Twelve countries were identified through the Health Systems and Policy Monitor (HSPM) network and the EuroHealthNet Partnership. Information was collected through a twelve open-ended question survey based on a conceptual model inspired by the WHO's Health System Framework. RESULTS: We found that social prescribing can take different forms, and the scale of implementation also varies significantly. Robust evidence on impact is scarce and highly context-specific, with some indications of cost-effectiveness and positive impact on well-being. CONCLUSIONS: This paper provides insights into social prescribing in various contexts and may guide countries interested in holistically tackling health-related social factors and strengthening community-based care. Policies can support a more seamless integration of social prescribing into existing care, improve collaboration among sectors and training programs for health and social care professionals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle