Finding a BETTER way: A qualitative study exploring the prevention practitioner intervention to improve chronic disease prevention and screening in family practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our randomized controlled trial (The BETTER Trial) found that training a clinician to become a Prevention Practitioner (PP) in family practices improved chronic disease prevention and screening (CDPS). PPs were trained on CDPS and provided prevention prescriptions tailored to participating patients. For this embedded qualitative study, we explored perceptions of this new role to understand the PP intervention. METHODS: We used grounded theory methodology and purposefully sampled participants involved in any capacity with the BETTER Trial. Two physicians and one coordinator in each of two cities (Toronto, Ontario and Edmonton, Alberta) conducted eight individual semi-structured interviews and seven focus groups. We used an interview guide and documented research activities through an audit trail, journals, field notes and memos. We analyzed the data using the constant comparative method throughout open coding followed by theoretical coding. RESULTS: A framework and process involving external and internal practice facilitation using the new role of PP was thought to impact CDPS. The PP facilitated CDPS through on-going relationships with patients and practice team members. Key components included: 1) approaching CDPS in a comprehensive manner, 2) an individualized and personalized approach at multiple levels, 3) integrated continuity that included linking the patients and practices to CPDS resources, and 4) adaptability to different practices and settings. CONCLUSIONS: The BETTER framework and key components are described as impacting CDPS through a process that involved a new role, the PP. The introduction of a novel role of a clinician within the primary care practice with skills in CDPS could appropriately address gaps in prevention and screening.
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 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 | 0,013 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».