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Record W4402413671 · doi:10.24095/hpcdp.44.9.04f

Renforcer les capacités des aînés et de la collectivité : résultats d’une évaluation de l’élaboration des programmes de prescription sociale conçus par Centraide Colombie-Britannique à l’intention des aînés

2024· article· fr· W4402413671 on OpenAlexaffvenueabout
Laura Kadowaki, Bobbi Symes, Kahir Lalji, Grace Park, Wynona Giannasi, Jennifer Hystad, Elayne McIvor

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsCatalyst Paper (Canada)Fraser HealthBritish Columbia Institute of Technology
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Les aînés ayant des besoins accrus sont des candidats idéaux pour les interventions de prescription sociale, compte tenu de la nature complexe et intersectorielle de leurs besoins. Cet article présente les résultats d’une évaluation de l’élaboration de 19 programmes de prescription sociale destinés aux aînés à risque de fragilité. Méthodologie Nous avons effectué une évaluation des programmes pour la période 2020-2023. Nous avons utilisé les données de trois composantes de l’évaluation : 1) les données de l’évaluation initiale, recueillies en 2020 et en 2021, 2) les profils des programmes élaborés en 2022 et 3) les séances de cocréation tenues en 2023. Résultats De leur lancement jusqu’au mois de mars 2023, les programmes ont servi 2 544 aînés. Les agents de liaison communautaire ont cerné les facteurs au niveau individuel, au niveau interpersonnel, au niveau des établissements, au niveau de la collectivité et au niveau des politiques qui ont contribué à la mise en oeuvre et à la prestation de leurs programmes (médecins champions, communautés de pratique, solides relations préexistantes avec le système de santé, etc.), de même que les difficultés qui ont été rencontrées (capacité limitée des médecins de famille, manque de ressources communautaires, etc.). Les agents de liaison communautaire ont convenu qu’un programme de prescription sociale efficace devrait comprendre les éléments essentiels suivants : 1) établir des liens avec les ressources communautaires nécessaires, 2) prévoir la cocréation d’un plan de mieux-être avec les clients ayant besoin d’un soutien de longue durée ou intensif, 3) assurer un suivi et des vérifications de façon continuelle dans le cas des clients ayant des plans de mieux-être et 4) prévoir un processus d’évaluation et de triage pour la priorisation des clients. Conclusion Pour tirer pleinement parti des possibilités offertes par les interventions de prescription sociale, il est essentiel que les programmes mobilisent un éventail de fournisseurs de soins de santé et de services sociaux, que les agents de liaison communautaire soient qualifiés et bien appuyés et que des investissements adéquats soient faits dans le secteur des organismes à but non lucratif et du bénévolat.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.024
metaresearch head score (Gemma)0.029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.952
Threshold uncertainty score0.126

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0240.029
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.374
Teacher spread0.342 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes3
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