The prevention and management of chronic disease in primary care: recommendations from a knowledge translation meeting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seven chronic disease prevention and management programs were implemented across Quebec with funding support from a provincial-private industry funding initiative. Given the complexity of implementing integrated primary care chronic disease management programs, a knowledge transfer meeting was held to share experiences across programs and synthesize common challenges and success factors for implementation. METHODS: The knowledge translation meeting was held in February 2014 in Montreal, Canada. Seventy-five participants consisting of 15 clinicians, 14 researchers, 31 knowledge users, and 15 representatives from the funding agencies were broken up into groups of 10 or 11 and conducted a strengths, weaknesses, opportunities, and threats analysis on either the implementation or the evaluation of these chronic disease management programs. Results were reported back to the larger group during a plenary and recorded. Audiotapes were transcribed and summarized using pragmatic thematic analysis. RESULTS AND DISCUSSION: Strengths to leverage for the implementation of the seven programs include: (1) synergy between clinical and research teams; (2) stakeholders working together; (3) motivation of clinicians; and (4) the fact that the programs are evidence-based. Weaknesses to address include: (1) insufficient resources; (2) organizational change within the clinical sites; (3) lack of referrals from primary care physicians; and (4) lack of access to programs. Strengths to leverage for the evaluation of these programs include: (1) engagement of stakeholders and (2) sharing of knowledge between clinical sites. Weaknesses to address include: (1) lack of referrals; (2) difficulties with data collection; and (3) difficulties in identifying indicators and control groups. Opportunities for both themes include: (1) fostering new and existing partnerships and stakeholder relations; (2) seizing funding opportunities; (3) knowledge transfer; (4) supporting the transformation of professional roles; (5) expand the use of health information technology; and (6) conduct cost evaluations. Fifteen recommendations related to mobilisation of primary care physicians, support for the transformation of professional roles, and strategies aimed at facilitating the implementation and evaluation of chronic disease management programs were formulated based on the discussions at this knowledge translation event. CONCLUSION: The results from this knowledge translation day will help inform the sustainability of these seven chronic disease management programs in Quebec and the implementation and evaluation of similar programs elsewhere.
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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 | 0,243 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,008 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».