Adapting the Consolidated Framework for Implementation Research to Create Organizational Readiness and Implementation Tools for Project ECHO
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.
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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 | 0,462 | 0,439 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,016 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».