Experiences of practice facilitators working on the Improved Delivery of Cardiovascular Care project: Retrospective case study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the barriers to and facilitators of practice facilitation experienced by participants in the Improving Delivery of Cardiovascular Care (IDOCC) project. DESIGN: Case studies of practice facilitators' narrative reports. SETTING: Eastern Ontario. PARTICIPANTS: Primary care practices that participated in the IDOCC project. MAIN OUTCOME MEASURES: Cases were identified by calculating sum scores in order to determine practices' performance relative to their peers. Two case exemplars were selected that scored within ± 1 SD of the total mean score, and a qualitative analysis of practice facilitators' narrative reports was conducted using a 5-factor implementation framework to identify barriers and facilitators. Narratives were divided into 3 phases: planning, implementation, and sustainability. RESULTS: Barriers and facilitators fluctuated over the intervention's 3 phases. Site A reported more barriers (n = 47) than facilitators (n = 38), while site B reported a roughly equal number of barriers (n = 144) and facilitators (n = 136). In both sites, the most common barriers involved organizational and provider factors and the most common facilitators were associated with innovation and structural factors. CONCLUSION: Both practices encountered various barriers and facilitators throughout the IDOCC's 3 phases. The case studies reveal the complex interactions of these factors over time, and provide insight into the implementation of practice facilitation programs.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».