The Incorporation of Social Prescribing in General Practice: A Review of Models, Outcomes, and Scalability
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social prescribing (SP) is a developing intervention that links patients in primary care with local non-medical services to address the social, emotional, and practical needs of patients, such as loneliness and mental health, that cannot be addressed by traditional medicine. Approximately 20% of consultations in general practice are related to social issues, making SP very relevant to practice. Aim: This literature review evaluates the implementation of SP in general practice in terms of the implementation process, health and wellbeing outcomes, facilitators, barriers, and optimization strategies. Methods: A systematic search of MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO, and grey literature from 2000 to October 2024 was conducted in accordance with improvements to the practice of SP in GP and other primary care contexts PRISMA 2020 guidelines, identifying 68 studies (10 systematic reviews, 33 primary studies, and 25 grey literature reports). Findings were synthesized narratively following the GRADE approach, and key themes were ascertained through thematic analysis. Results: SP delivery varies globally. The UK model is formalized around link workers, while Canada and Australia offer considerably fewer formal connections to SP. Outcomes include improved mental health, social connectedness, and decreased food insecurity, but physical health and healthcare use outcomes were more varied. Facilitators include funding and training; barriers include gaps in the evidence base and limitations of resources. Conclusions: SP consolidates general practice with its emphasis on social determinants, but rigorous evaluations and standardization are required. Scalability and equitable access solutions are the keys to impact.
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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 | 0,101 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».