A comparison of social prescribing approaches across twelve high-income countries
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.
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 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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».