Building a House of Care: Movements Toward an Integration of Neuroscience and Community Solutions
Notice bibliographique
Résumé
This chapter proposes the House of Care model as an integrative framework for advancing person-centered brain health care through systemic evaluation and community-clinical partnerships. Building on realist evaluation principles, it argues that effective care requires understanding individuals’ lived experiences while addressing structural inequities like those described in the inverse care law, where health care services are inversely distributed with population needs. The House of Care framework emphasizes four interdependent pillars: (1) system-level problem-solving capacities to address root causes of disparities, (2) empowered patients/caregivers engaged as care co-creators, (3) organizational processes enabling cross-sector collaboration, and (4) integrated clinical-community partnerships providing continuous, anticipatory support. The model is applied to critical challenges, including implementing Canada’s Truth and Reconciliation Commission health recommendations through culturally safe evaluations and developing iterative learning through Problem-Driven Iterative Adaptation (PDIA). By combining neurological insights with community wisdom, the approach advocates for epistemic fluency—bridging Western medical and Indigenous knowledge systems to redefine thriving. The chapter positions evaluation as both a diagnostic tool and intervention catalyst, arguing that sustained improvements require dismantling evidence-generation asymmetries between clinical and community sectors while fostering trust through collaborative design. The role of evaluation in building adaptive brain health systems that transcend project-based thinking to help individuals and communities thrive is described.
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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 | 0,021 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,050 |
| Communication savante | 0,018 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».