Looking Back and Moving Forward: Exploring Community Connectors’ Experience With Implementing Social Prescribing
Notice bibliographique
Résumé
Social prescribing is a health and social model of care which is emerging globally. It is a multifaceted intervention shaped by various contextual factors that can affect its implementation. Our aim was to describe community connectors’ (link workers or navigators) perceptions and experiences delivering social prescribing programs, with a particular interest in identifying implementation factors or themes. We conducted 11 online semi‐structured interviews with community connectors who delivered social prescribing in British Columbia (BC), Canada. We used directed content analysis, and two authors explored interviews using an implementation perspective. We sorted findings using a deductive approach based on previously published guidance to consider program acceptability, adoption, reach, dose, fidelity, feasibility, and sustainability, and community connectors’ self‐efficacy in delivering the program. We identified factors or themes which could impact on social prescribing implementation, specifically: variability in people’s unmet social needs, identification of community resources, team relationships, and communication. Participants also shared their experiences and perspectives on community connectors’ training, support, and their roles and scope within the continuum of care. At the client level, participants noted some challenges for people to access services because of low income and/or digital literacy. They further provided suggestions for shaping the future of social prescribing. Overall, participants provided valuable insights into social prescribing implementation opportunities and challenges which contribute to understanding community connectors’ role within the wider scope of this quickly emerging health and social model of care.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».