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Enregistrement W2145380024 · doi:10.3747/co.22.2488

Advance Care Planning: Identifying System-Specific Barriers and Facilitators

2015· article· en· W2145380024 sur OpenAlexafffundvenueabout
Neil A. Hagen, Jonathan G. Howlett, Nishan Sharma, Patricia Biondo, Jayna Holroyd‐Leduc, Konrad Fassbender, Jessica Simon

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCovenant HealthLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésHealth careMedicineAdvance care planningProcess (computing)Knowledge translationOpinion leadershipNursingProcess managementKnowledge managementBusinessPublic relationsPolitical sciencePalliative careComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advance care planning (acp) is an important process in health care today. How to prospectively identify potential local barriers and facilitators to uptake of acp across a complex, multi-sector, publicly funded health care system and how to develop specific mitigating strategies have not been well characterized. METHODS: We surveyed a convenience sample of clinical and administrative health care opinion leaders across the province of Alberta to characterize system-specific barriers and facilitators to uptake of acp. The survey was based on published literature about the barriers to and facilitators of acp and on the Michie Theoretical Domains Framework. RESULTS: Of 88 surveys, 51 (58%) were returned. The survey identified system-specific barriers that could challenge uptake of acp. The factors were categorized into four main domains. Three examples of individual system-specific barriers were "insufficient public engagement and misunderstanding," "conflict among different provincial health service initiatives," and "lack of infrastructure." Local system-specific barriers and facilitators were subsequently explored through a semi-structured informal discussion group involving key informants. The group identified approaches to mitigate specific barriers. CONCLUSIONS: Uptake of acp is a priority for many health care systems, but bringing about change in multi-sector health care systems is complex. Identifying system-specific barriers and facilitators to the uptake of innovation are important elements of successful knowledge translation. We developed and successfully used a simple and inexpensive process to identify local system-specific barriers and enablers to uptake of acp, and to identify specific mitigating strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,400
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,123 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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