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Enregistrement W4413366213 · doi:10.5334/ijic.nacic24113

Meeting in the middle: Meso-level organizations working together for macro-level change

2025· article· en· W4413366213 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth Kalles, Margaret Saari, Chelsea Coumoundouros, Justine Giosa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiddle levelMacro levelMicro levelMacroProcess managementBusinessWork (physics)Computer scienceEngineeringEconomic impact analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction/Background: For Canada to realize the goal of high-quality integrated care, macro-level health system and policy changes are necessary, but these can take time. Researchers can partner with meso-level organizations to take immediate action on meaningful, collaborative and evidence-based change leading the way for larger scale improvements across the system. Approach: Applied health researchers serve as a critical link between meso-level organizations interested in working together to realize more integrated care for Canadians. Guided by the Participatory Research to Action (PR2A) Framework, we have engaged community organizations and provider partners in developing mutually beneficial relationships for innovative and action-oriented research in integrated care.Engaging partners involved establishing early strategic clarity and building new alliances to facilitate meaningful, trusting and authentic engagement to ensure research and innovation activities are reciprocal, with value for everyone involved. Creating strong and meaningful connections between community organizations through the lens of applied research can help to address long-standing integrated care challenges, including people/providers working in silos and the limited bandwidth of organizations to independently consolidate and implement evidence in new ways. Results: We will present two research examples where alliances with meso-level organizations were critical to addressing entrenched system issues and population health needs: a) integrating personal support (PS) providers into team-based home care, and b) promoting evidence-based mental health conversations between older adults, caregivers and providers in home and community care. Partners in these projects include two community-based Learning Health System organizations in Ontario, as well as 5 home and community care organizations operating across three Canadian provinces. These projects provide complementary insights into strategies applied health researchers can use to build authentic and meaningful working relationships with meso-level community health organizations. Implications: The most beneficial applied research leads to implementation, when researchers can work with meso-level organizations to demonstrate change and influences macro-level system progress. This presentation highlights successful meso-level partnerships, bringing together a) competing service provider organizations, as well as professional networks and government agencies to support adoption of a common practice framework for PS providers and b) 5 organizations reaching across sector and jurisdictional boundaries to build community capacity for supporting older adult mental health, demonstrating that market competition and provincial borders are not excuses for limited collaboration in research and innovation.Intentionally designed projects that foster strategic clarity among partner organizations can produce national solutions, which can be customized to unique jurisdictional contexts. Application of analytical and facilitative skillsets of applied health researchers can contribute to understanding which elements of a solution are micro-specific and which are applicable at a macro scale. Researchers leading government funded projects have an obligation to consider provincial and national solutions, rather than siloed approaches, to reduce research waste and produce meaningful, equitable change.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0470,016
Communication savante0,0220,019
Science ouverte0,0040,043
Intégrité de la recherche0,0100,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,007

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 Opus0,320
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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