Adapting the Consolidated Framework for Implementation Research to Create Organizational Readiness and Implementation Tools for Project ECHO
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Project Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) model expands primary care provider (PCP) capacity to manage complex diseases by sharing knowledge, disseminating best practices, and building a community of practice. The model has expanded rapidly, with over 140 ECHO projects currently established globally. We have used validated implementation frameworks, such as Damschroder's (2009) Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and Proctor's (2011) taxonomy of implementation outcomes, combined with implementation experience to (1) create a set of questions to assess organizational readiness and suitability of the ECHO model and (2) provide those who have determined ECHO is the correct model with a checklist to support successful implementation. A set of considerations was created, which adapted and consolidated CFIR constructs to create ECHO-specific organizational readiness questions, as well as a process guide for implementation. Each consideration was mapped onto Proctor's (2011) implementation outcomes, and questions relating to the constructs were developed and reviewed for clarity. The Preimplementation list included 20 questions; most questions fall within Proctor's (2001) implementation outcome domains of "Appropriateness" and "Acceptability." The Process Checklist is a 26-item checklist to help launch an ECHO project; items map onto the constructs of Planning, Engaging, Executing, Reflecting, and Evaluating. Given that fidelity to the ECHO model is associated with robust outcomes, effective implementation is critical. These tools will enable programs to work through key considerations to implement a successful Project ECHO. Next steps will include validation with a diverse sample of ECHO projects.
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.
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 | 0,027 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle