Outcomes and instruments used in social prescribing: a modified umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous social prescribing work highlights a range in the types and number of outcomes used in published studies. We aimed to describe social prescribing outcome core areas and instruments to build capacity for future research and program evaluation. METHODS: This was a modified umbrella review following standard guidelines. We registered the study and searched multiple databases (all languages and years); inclusion criteria were peer-reviewed publications containing outcomes for self-described social prescribing for adults aged 18 years and older. The last search date was 9 July 2023. From the included systematic reviews, we identified primary studies using the same inclusion criteria. For primary studies, we sorted extracted outcomes and instruments into six core areas using a published taxonomy. We located information on instruments' description and measurement properties and conducted two rating rounds for (1) the quality of systematic reviews and (2) reporting of instruments in primary studies. We conducted a narrative synthesis of reviews, primary studies and outcomes (PROSPERO 2023 CRD42023434061). RESULTS: We identified 10 systematic reviews and 33 primary studies for inclusion in our review. Outcomes covered most core taxonomy areas, with an emphasis on psychosocial factors (e.g. well-being) and less emphasis on cognition, physical activity, and caregivers and volunteers. We noted few studies provided detailed information on demographic data of participants or measurement properties of instruments. CONCLUSION: This synthesis provides an overview and identifies knowledge gaps for outcomes and instruments used in social prescribing interventions. This work forms the basis of our next step of identifying social prescribing-related outcomes that matter most across interested parties, such as individuals providers and decision makers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».