An evaluation of the role of social identity processes for enhancing health outcomes within <scp>UK</scp>‐based social prescribing initiatives designed to increase social connection and reduce loneliness: A systematic review
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
Abstract The UK's National Health Service has introduced Social Prescribing initiatives to tackle loneliness and ill‐health, yet it lacks a theoretical foundation and evidence base for Social Prescribing's effectiveness. Recent research applies the Social Identity Approach to Health (SIAH) to explain Social Prescribing's health benefits, emphasising how social connection unlocks health‐enhancing psychological mechanisms. This systematic review therefore aims to assess UK‐based Social Prescribing programmes designed to boost social connection and alleviate loneliness, examining programme efficacy and the role of SIAH processes in health outcomes. Following PRISMA guidelines, a narrative synthesis of articles published from May 5, 2006 (when social prescribing was first introduced in the NHS), to April 8, 2024, was conducted, and their quality assessed using CONSORT‐SPI (2018). Of these programmes, 10 employed a mixed‐methods design, 8 qualitative and 1 quantitative service evaluation, totalling 3,298 participants. Results indicate that Social Prescribing's psychological value lies in quality rather than quantity of social connections, with meaningful connections fostering shared identity, perceived support and self‐efficacy, the latter of which sustains social engagement post‐programme. The SIAH was a useful tool for mapping mixed‐methods findings onto a common theoretical framework to highlight these key proponents. Overall, this review underscores the importance of SIAH‐informed Social Prescribing interventions in enhancing social connectedness, reducing loneliness, and promoting overall health. Please refer to the Supplementary Material section to find this article's Community and Social Impact Statement .
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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