Documentary research on social innovation in health in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Identifying social innovation in health initiatives, promoting quality of life through them, and transforming current health conditions demand the knowledge, comprehension and appropriation of the theoretical and methodological developments of this concept. Academic developments in social innovation have mainly occurred in and been documented for English-speaking countries, although relevant experiences have been implemented in Latin America. In this article, we describe and analyze how social innovation in health is being approached and understood in this region. Main text To identify the theoretical and methodological developments of social innovation in health between 2013 and 2018, a scoping review with a mixed approach was carried out. Eighty texts in English, Spanish and Portuguese were selected for a process of reflexive analysis of intra and intertextual reading. The approaches identified in the studied initiatives were complementary. The most applied approaches were innovation in health, technological innovation in health and social innovation, each with twelve publications, and social innovation in health and ecohealth with ten and seven publications respectively. The approaches showed a general interest in reaching the goals of the Sustainable Development Goals (SDGs), the Alma Ata Declaration and the Ottawa Letter. Conclusions The social innovation in health approach in Latin America adopts educational strategies, identifies risk factors, optimizes resources, promotes interculturality, participation, community empowerment, and enhances intersectorality and interdisciplinarity. As an approach, process, program or solution, social innovation in health is a conceptual category under construction. This research provides a baseline for other systematic reviews on the subject.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».