Translating an Evidence-Based Physical Activity Service From Context To Context: A Single Organizational Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: SCI Action Canada partnered with researchers to adapt an evidence-based leisure-time physical activity (LPTA) counselling service (Get-in-Motion (GIM). A satellite GIM service called Passez à l’action was established within a French-speaking context for persons with physical disabilities. An understanding of the determinants that infl uenced the implementation and functioning of the GIM service within the Adaptavie context are required to maximize the potential of other community-based LTPA services being successfully introduced in similar organizations. Purpose: The case study objectives are to: 1) describe the characteristics and implementation contexts of two leisure-time physical activity counselling services for Canadians with a physical disability and the adoption process that took place when the protocol was translated to a new context, and 2) elucidate, from the point of view of the service providers, the organizational determinants that could have facilitated and/or hindered the implementation and functioning of these services. Methods: Guided by the Consolidated Framework for Implementation Research, focus groups were held with the directors and staff of each service. Mixed-content and thematic analyses were then used to determine overarching themes. Results: Findings suggest that the presence of service innovators fosters ownership of the service and facilitates ongoing staff training and support. A thoughtful implementation plan should be included as a component of translation between contexts. Conclusions: Lessons learned and recommendations for future translation of similar evidence-based services to additional contexts are discussed.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».