Coproduction in Social Prescribing Initiatives: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social prescribing (SP) takes a holistic approach to health by linking clients from clinical settings to community programs to address their nonmedical needs. The emerging evidence base for SP demonstrates variability in the design and implementation of different SP initiatives. To effectively address these needs, coproduction among clients, communities, stakeholders, and policy makers is important for tailoring SP initiatives for optimal uptake. OBJECTIVE: This study aims to explore the role of coproduction in SP initiatives. The research question is as follows: How and for what purpose has coproduction been incorporated across a range of SP initiatives for different clients? METHODS: A review of international literature will be conducted following the JBI guidelines for scoping reviews. We will search multiple databases including Scopus, MEDLINE, and the PAIS Index, as well as gray literature, from 2000 to 2023. The primary studies included will describe a nonmedical need for clients, a nonmedical SP program or initiative, coproduction of the SP program, and any follow-up. Review articles and commentaries will be excluded. Titles, abstracts, and full-text articles will be screened, and data will be extracted by at least 2 research team members using Covidence and a pilot-tested extraction template. Clients with lived experience will also participate in the research process. Findings will be descriptively summarized and thematically synthesized to answer the research question. RESULTS: The project was funded in 2023, and the results are expected to be submitted for publication in early 2025. CONCLUSIONS: Descriptions of what coproduction is meant to accomplish may differ from theoretical aspirations. Continued understanding of how coproduction has been designed and executed across varied international SP models is important for framing engagement in practice for future SP arrangements and their evaluation. We anticipate this review will guide clients, communities, stakeholders, and policy makers in further developing SP practice within health care systems. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework Registries B8U4Z; https://osf.io/b8u4z. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/57062.
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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 | 0,136 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,018 |
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 ».