Testing the leadership and organizational change for implementation (LOCI) intervention in substance abuse treatment: a cluster randomized trial study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based practice (EBP) implementation represents a strategic change in organizations that requires effective leadership and alignment of leadership and organizational support across organizational levels. As such, there is a need for combining leadership development with organizational strategies to support organizational climate conducive to EBP implementation. The leadership and organizational change for implementation (LOCI) intervention includes leadership training for workgroup leaders, ongoing implementation leadership coaching, 360° assessment, and strategic planning with top and middle management regarding how they can support workgroup leaders in developing a positive EBP implementation climate. METHODS: This test of the LOCI intervention will take place in conjunction with the implementation of motivational interviewing (MI) in 60 substance use disorder treatment programs in California, USA. Participants will include agency executives, 60 program leaders, and approximately 360 treatment staff. LOCI will be tested using a multiple cohort, cluster randomized trial that randomizes workgroups (i.e., programs) within agency to either LOCI or a webinar leadership training control condition in three consecutive cohorts. The LOCI intervention is 12 months, and the webinar control intervention takes place in months 1, 5, and 8, for each cohort. Web-based surveys of staff and supervisors will be used to collect data on leadership, implementation climate, provider attitudes, and citizenship. Audio recordings of counseling sessions will be coded for MI fidelity. The unit of analysis will be the workgroup, randomized by site within agency and with care taken that co-located workgroups are assigned to the same condition to avoid contamination. Hierarchical linear modeling (HLM) will be used to analyze the data to account for the nested data structure. DISCUSSION: LOCI has been developed to be a feasible and effective approach for organizations to create a positive climate and fertile context for EBP implementation. The approach seeks to cultivate and sustain both effective general and implementation leadership as well as organizational strategies and support that will remain after the study has ended. Development of a positive implementation climate for MI should result in more positive service provider attitudes and behaviors related to the use of MI and, ultimately, higher fidelity in the use of MI. TRIAL REGISTRATION: This study is registered with Clinicaltrials.gov ( NCT03042832 ), 2 February 2017, retrospectively registered.
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 | 0,045 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,012 |
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 ».