Identifying social prescribing core outcomes using a Delphi approach: findings and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Although social prescribing is a growing global health and social movement, no Delphi studies have determined which outcomes are critical to assess. Our aim was to identify a core outcome set based on feedback from diverse user groups of people who could be affected by (e.g. adults ≥ 60 years) or who can affect (e.g. providers, researchers) social prescribing. METHODS: Following standard guidelines for Delphi studies, we developed a two-round online survey with a focus on Canadian perspectives. We asked participants to rate 21 outcomes as "critical" (7-9 on a 9-point scale), "important but not critical" (4-6 points) or "not important" (1-3 points). We provide a subgroup description of findings from older adult/family and friend perspectives. RESULTS: Round 1 was completed by 74 people from 10 user groups and Round 2 by 52 people from eight user groups (70% retention). Ratings between rounds were generally consistent. Seven outcomes met the "critical" threshold. No outcomes were excluded. Critical outcomes focused on mental health, physical and social functioning, and wellbeing. Participants commented on environmental (e.g. resources, care delivery) and equity factors. CONCLUSION: This study identified seven critical outcomes to consider in evaluations of social prescribing research and interventions. Future investigations should investigate how contextual and personal factors might influence outcomes and identify specific instruments (e.g. questionnaires, performance-based tests) to assess each outcome. Identification of outcomes is a continuous process, requiring regular updates as results may change due the ongoing evolution of social prescribing and other factors.
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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 | 0,265 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».