Implementation of the BETTER 2 program: a qualitative study exploring barriers and facilitators of a novel way to improve chronic disease prevention and screening in primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: BETTER (Building on Existing Tools to Improve Chronic Disease Prevention and Screening in Primary Care) is a patient-based intervention to improve chronic disease prevention and screening (CDPS) for cardiovascular disease, diabetes, cancer, and associated lifestyle factors in patients aged 40 to 65. The key component of BETTER is a prevention practitioner (PP), a health care professional with specialized skills in CDPS who meets with patients to develop a personalized prevention prescription, using the BETTER toolkit and Brief Action Planning. The purpose of this qualitative study was to understand facilitators and barriers of the implementation of the BETTER 2 program among clinicians, patients, and stakeholders in three (urban, rural, and remote) primary care settings in Newfoundland and Labrador, Canada. METHODS: We collected and analyzed responses from 20 key informant interviews and 5 focus groups, as well as memos and field notes. Data were organized using Nvivo 10 software and coded using constant comparison methods. We then employed the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to focus our analysis on the domains most relevant for program implementation. RESULTS: The following key elements, within the five CFIR domains, were identified as impacting the implementation of BETTER 2: (1) intervention characteristics-complexity and cost of the intervention; (2) outer setting-perception of fit including lack of remuneration, lack of resources, and duplication of services, as well as patients' needs as perceived by physicians and patients; (3) characteristics of prevention practitioners-interest in prevention and ability to support and motivate patients; (4) inner setting-the availability of a local champion and working in a team versus working as a team; and (5) process-planning and engaging, collaboration, and teamwork. CONCLUSIONS: The implementation of a novel CDPS program into new primary care settings is a complex, multi-level process. This study identified key elements that hindered or facilitated the implementation of the BETTER approach in three primary care settings in Newfoundland and Labrador. Employing the CFIR as an overarching typology allows for comparisons with other contexts and settings, and may be useful for practices, researchers, and policy-makers interested in the implementation of CDPS programs.
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 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 | 0,019 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».