Mobilizing community health assets through intersectoral collaboration for social connection: Associations with social support and well-being in a nationwide population-based study in Catalonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited social connection among older adults poses a global public health challenge, reducing sources of support and affecting health and well-being. National public health strategies that leverage local intersectoral collaboration between key sectors such as primary and social care, community organizations, and society, have been advocated, yet their impact remains underexplored. OBJECTIVE: This study examines the regional variability in the uptake of a public health strategy in Catalonia that mobilizes community health assets, such as social clubs and leisure activities, through intersectoral collaboration and its associations with social support and mental well-being in older adults. METHODS: We conducted a population-based cross-sectional study using the Catalan Health Survey (2017-2021) with 6011 adults aged ≥ 60 years across 31 Health Sectors. Survey data were linked with area-level uptake metrics, generated using data analytic techniques. Individuals were categorized into three uptake groups based on the number and territorial distribution of asset-based initiatives within their area of residence. Multilevel regressions tested associations with social support (OSSS-3) and mental well-being (SWEMWBS), controlling for individual, contextual, and temporal factors. RESULTS: Participants' average age was 74.1 years ± 10.0 with 53.3% women. From 2017 to 2021, 2312 asset-based initiatives were registered across Health Sectors, ranging from 0 to 342 per sector. Residing in sectors with the highest uptake of initiatives (>15 initiatives per 10,000 population) was associated with higher social support (β = .34, p < .01) and mental well-being scores (β = 1.11, p < .01). CONCLUSION: Residing in areas with greater health assets mobilized through intersectoral collaboration was associated with higher social support and well-being among older adults. This study represents one of the first national evaluations of an intersectoral strategy aimed at mitigating the mental health impacts of limited social networks. Future public health strategies should prioritize equitable access for inclusive benefits.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».