Diffusion of a collaborative care model in primary care: a longitudinal qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although collaborative team models (CTM) improve care processes and health outcomes, their diffusion poses challenges related to difficulties in securing their adoption by primary care clinicians (PCPs). The objectives of this study are to understand: (1) how the perceived characteristics of a CTM influenced clinicians' decision to adopt -or not- the model; and (2) the model's diffusion process. METHODS: We conducted a longitudinal case study based on the Diffusion of Innovations Theory. First, diffusion curves were developed for all 175 PCPs and 59 nurses practicing in one borough of Paris. Second, semi-structured interviews were conducted with a representative sample of 40 PCPs and 15 nurses to better understand the implementation dynamics. RESULTS: Diffusion curves showed that 3.5 years after the start of the implementation, 100% of nurses and over 80% of PCPs had adopted the CTM. The dynamics of the CTM's diffusion were different between the PCPs and the nurses. The slopes of the two curves are also distinctly different. Among the nurses, the critical mass of adopters was attained faster, since they adopted the CTM earlier and more quickly than the PCPs. Results of the semi-structured interviews showed that these differences in diffusion dynamics were mostly founded in differences between the PCPs' and the nurses' perceptions of the CTM's compatibility with norms, values and practices and its relative advantage (impact on patient management and work practices). Opinion leaders played a key role in the diffusion of the CTM among PCPs. CONCLUSION: CTM diffusion is a social phenomenon that requires a major commitment by clinicians and a willingness to take risks; the role of opinion leaders is key. Paying attention to the notion of a critical mass of adopters is essential to developing implementation strategies that will accelerate the adoption process by clinicians.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».