Novel Interprofessional Mentoring Intervention to Improve Spirometry in Primary Care: Uptake, Feedback, and Effects on Behavioral Intention
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Little is known about the nature and effects of mentoring interventions on evidence-based clinician behaviors. We sought to design and evaluate a novel mentorship-based intervention to improve the usage of spirometry in primary care. METHODS: This was a prospective one-year study of a pragmatic intervention across Canadian primary care sites. We established mentor-mentee pods, each including physician and nurse/allied health mentors and mentees, and enabled communication through a secure online portal; email; telephone; teleconference; videoconference; fax; and/or in person. We measured (1) change in intention to perform spirometry (through a questionnaire based on the theory of planned behavior, administered before and after the intervention); (2) mentoring uptake; and (3) feedback/satisfaction. RESULTS: Twenty-five of 90 (28%) nurse/allied health and 23/68 (34%) physician mentees consented across seven sites. There were no statistically significant changes in behavioral intention after the intervention. Mentors logged 56.5 hours, with most preferred communication modalities being in person (6/11; 55%) and email (4/11; 36%). Mentees most commonly used email (9/18; 50%), followed by in-person communication (6/18; 33%). Mentees were highly satisfied with the experience, and most (89%) would participate in a similar program again. DISCUSSION: A mentorship-based intervention can successfully engage physicians, nurses, and allied health practitioners through multiple communication platforms. Email seems to be an important medium for this activity. Such interventions can be highly satisfying and may affect certain constructs underlying mentees' behavioral intentions. Such a program can be replicated across diseases, and future research should measure effects on behavior, patient outcomes, and the sustainability of effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».