Using a knowledge transfer framework to identify factors facilitating implementation of family‐based treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a qualitative study to identify factors that would facilitate the transfer of the research evidence on Family-Based Treatment (FBT) into clinical practice. METHOD: Fundamental qualitative description guided sampling, data collection, and analytic decisions for this study. Forty therapists who treat children and adolescents under the age of 18 with Anorexia Nervosa (AN) and belong to Ontario's provincial network of specialized eating disorder services completed an in-depth interview focusing on elements proposed by the Lavis knowledge transfer framework. An experienced coder conducted content analysis, with 20% of the interviews double-coded for reliability purposes. RESULTS: Participants requested training in the FBT model, including the provision of research evidence (i.e., journal articles), as well as the specific tenets of the model according to the FBT manual. The suggested audience for implementation included not only therapists themselves, but administrators, physicians, and community members. The development of best practice guidelines was also supported. Local FBT experts were suggested as credible messengers. Infrastructure relating to financial support and time away from clinical duties were reported to be essential for training. Ongoing supervision and mentorship were reported to be important elements of implementation and evaluation processes. DISCUSSION: Suggestions for moving FBT into practice were consistent with previous research, however, the importance of obtaining the evidence in the form of primary research articles and obtaining team buy-in were remarkable. Developing context-specific training programs and administrative processes for the implementation of FBT are warranted.
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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 | 0,041 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».