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Enregistrement W4404807258 · doi:10.1370/afm.22.s1.7154

Patient experience with Social Prescribing Program in Ontario, Canada

2024· article· en· W4404807258 sur OpenAlexaboutno aff
Kiran Saluja, A. Gauthier, François Durand, Manon Lemonde, Patrick Timony, Simone Dahrouge

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context Social Prescribing (SP) is an approach to help individuals address their health and social needs wherein a healthcare practitioner refers patients to non-clinal services in the community. Models of SP vary, and the experience of patients across these models is less known. Objective To describe patients’ experience in a SP program where patients were randomly allocated to a holistic, patient centered, bilingual, longitudinal navigation support (Access to Resources in the Community (ARC) model) or signposting to Ontario-211’s free provincial online and dial-in navigation service that provides information and referral to community resources. Study design, setting, population Qualitative study using semi-structured interviews with 32/326 Ontarians participating in the ARC-211 randomized control trial (2019-2020). Analysis Interviews were thematically analyzed with inductive/deductive hybrid approach, using a coding scheme adapted from Levesque’s Access framework and free coding to identify navigators’ approaches that influenced patient’s barriers to access. Results Participants were females (72%), >65 years (28%), Francophone (40%), < university degree (66%), not working (77%) and reported mental health, healthy lifestyle and social/financial related needs. ARC: All (N=17) participants used navigation. Findings were summarized across 5 themes of access and mapped to navigator’s approaches. Participants reported that ARC navigator provided informational, outreach and long-term emotional support that encouraged, motivated and empowered them in their journey to overcome access barriers. Navigator’s approaches helped participants improve their ability to identify their health/social need/s and set priorities, to seek health care services, to reach the referred community service, to obtain affordable service, and improved their self-confidence, trust, self-efficacy and readiness to engage with community services. 211: Narratives indicated Ontario-211 users (3/15) appreciated information provided and active listening by 211 navigators, and the regular updates of 211 online directory. Most non-users did not recall 211 while others were discouraged due to lack of resources and clear web-information, technology challenges, and high cost of services. Conclusion Findings suggest that SP in any form is beneficial. 211 is helpful but has limitations and ARC model although requiring a culture shift appears promising to improve access and reduce inequities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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