Traditions in implementation: case study of falls prevention in a rural health authority
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Rural Health Authorities are challenged to address the complex issue of falls in aging populations. While extensive evidence exists regarding successful falls prevention interventions, there is little information about planning and implementation at an organisational level. This presentation outlines results from research examining falls prevention at a rural health authority. Method Case study methodology was applied in a phased approach examining development and implementation of the falls prevention strategy. Data collection focused barriers and facilitators experienced by team members, and suggestions to improve processes used. Data collection methods included review of key documents and field notes, participant observation and interviews. The interviews were reviewed, coded and analysed to extract themes. Results The process of strategy development is outlined. The themes for planning reveal the lack of consensus regarding what constitutes a planning process, non-linearity of planning and implementation, and tremendous complexity of barriers and supports. Analysis of implementation identifies themes of the importance of culture within teams and within organisations, a dynamic tension between policy makers and healthcare makers, and competing demands for attention at both individual and organisational levels. Facilitation strategies that contribute to changing everyday practice are discussed, as well as sources of resistance to change. Conclusions This research provides insight for health organisations addressing falls in aging populations, particularly in rural areas which lack well developed resources and traditions for implementation of evidence in routine practices. Translating evidence into everyday practice for injury prevention is complex, and easily overwhelmed by competing demands.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».