Advance Care Planning: Identifying System-Specific Barriers and Facilitators
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,017 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».