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Enregistrement W4417501148 · doi:10.1186/s12913-025-13769-4

Bridging individual and population perspectives: a qualitative inquiry into health activation with population health experts

2025· article· en· W4417501148 sur OpenAlexaff
Qin Xiang Ng, Justin Guang Jie Lee, Kemin Zhou, Gerald Choon‐Huat Koh

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthPopulation healthHealth informaticsNursing researchPreparednessHealth carePopulationBridging (networking)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Population health activation is thought to extend beyond individual patient engagement, emphasising community-wide participation in health management. This contrasts with the original patient activation measure developed by Hibbard and colleagues in 2010. This qualitative study thus investigates how population health experts conceptualise health activation on a population level. METHODS: Adopting a critical realist epistemology, semi-structured interviews were conducted with experts from health policy, health care systems, and community health across various institutions in Singapore. Purposive sampling was used to recruit experts with over five years of relevant experience. Interviews, lasting approximately 60 min each, were audio-recorded, transcribed verbatim, and analysed inductively using reflexive thematic analysis, following Braun and Clarke's framework. RESULTS: A total of 18 population health experts were interviewed. No new ideas or concepts emerged after the 15th interview; an additional three interviews were conducted to ensure saturation. Based on the findings, three major themes were generated: (1) Health activation is dynamic and influenced by external life circumstances such as competing responsibilities; (2) Emotional readiness and psychological resilience are critical prerequisites for meaningful health activation, beyond mere knowledge or skills; and (3) Social support networks and health care system structures are important in enabling or inhibiting health activation. Based on these insights, we propose a preliminary conceptual framework for health activation interventions that integrates emotional, social, and systemic dimensions. CONCLUSION: In summary, the findings advance the understanding of population health activation by proposing a broader and more dynamic conceptualisation, and they highlight the need for flexible adaptable strategies in population health, where engagement must be maintained over time and across diverse subpopulations. By focusing on emotional resilience, psychological preparedness and external support structures, health care systems can better promote and sustain individual health activation. Future research should empirically test this and incorporate additional perspectives from the public and patients.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,016
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,427 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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