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Enregistrement W4393427124 · doi:10.1186/s12961-024-01130-w

Adopting, implementing and assimilating coproduced health and social care innovations involving structurally vulnerable populations: findings from a longitudinal, multiple case study design in Canada, Scotland and Sweden

2024· article· en· W4393427124 sur OpenAlexafffundabout
Gillian Mulvale, Jenn Green, Glenn Robert, Michael Larkin, Nicoline Vackerberg, Sofia Kjellström, Puspita Hossain, Sandra Moll, Esther Li Ping Lim, Shioma‐Lei Craythorne

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Mental Health Association
Mots-clésCoproductionPublic relationsPublic healthParticipant observationMental healthHealth services researchComparative caseSociologyMedicineNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Innovations in coproduction are shaping public service reform in diverse contexts around the world. Although many innovations are local, others have expanded and evolved over time. We know very little, however, about the process of implementation and evolution of coproduction. The purpose of this study was to explore the adoption, implementation and assimilation of three approaches to the coproduction of public services with structurally vulnerable groups. METHODS: We conducted a 4 year longitudinal multiple case study (2019-2023) of three coproduced public service innovations involving vulnerable populations: ESTHER in Jönköping Region, Sweden involving people with multiple complex needs (Case 1); Making Recovery Real in Dundee, Scotland with people who have serious mental illness (Case 2); and Learning Centres in Manitoba, Canada (Case 3), also involving people with serious mental illness. Data sources included 14 interviews with strategic decision-makers and a document analysis to understand the history and contextual factors relating to each case. Three frameworks informed the case study protocol, semi-structured interview guides, data extraction, deductive coding and analysis: the Consolidated Framework for Implementation Research, the Diffusion of Innovation model and Lozeau's Compatibility Gaps to understand assimilation. RESULTS: The adoption of coproduction involving structurally vulnerable populations was a notable evolution of existing improvement efforts in Cases 1 and 3, while impetus by an external change agency, existing collaborative efforts among community organizations, and the opportunity to inform a new municipal mental health policy sparked adoption in Case 2. In all cases, coproduced innovation centred around a central philosophy that valued lived experience on an equal basis with professional knowledge in coproduction processes. This philosophical orientation offered flexibility and adaptability to local contexts, thereby facilitating implementation when compared with more defined programming. According to the informants, efforts to avoid co-optation risks were successful, resulting in the assimilation of new mindsets and coproduction processes, with examples of how this had led to transformative change. CONCLUSIONS: In exploring innovations in coproduction with structurally vulnerable groups, our findings suggest several additional considerations when applying existing theoretical frameworks. These include the philosophical nature of the innovation, the need to study the evolution of the innovation itself as it emerges over time, greater attention to partnered processes as disruptors to existing power structures and an emphasis on driving transformational change in organizational cultures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,713
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,139 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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