Facilitators and Barriers to the Implementation of iSPRINT: A Sport Injury Prevention Program in Junior High Schools
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Sport injury is the leading cause of hospitalization in Canadian youth and represents a high burden to the health care system. This study aims to describe the facilitators and barriers to implementation of a sport injury prevention program in junior high school physical education (known as iSPRINT), previously shown to reduce the risk of sport-related injury in youth (age, 11-15 years). METHODS: Focus group data were mapped onto constructs from the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Four schools that implemented iSPRINT participated in this study. Forty-seven key stakeholders (teachers, students, principals) participated in 9 semistructured focus groups and 4 interviews. The CFIR was used to guide the focus group discussions, data coding, and analysis using a qualitative content analysis approach. RESULTS: Of the 22 applicable CFIR constructs, 16 were identified in the transcripts. The most significant facilitators to successful implementation efforts included evidence strength and quality, adaptability, implementation climate, culture, and having a high level of compatibility facilitated successful implementation efforts. Barriers to implementation included intervention complexity, planning, and readiness for implementation. Constructs that acted as both a facilitator and a barrier, depending on the context, were self-efficacy, execution, and individual identification with the organization. CONCLUSIONS: Participants in this study reported positive attitudes about implementing iSPRINT, citing evidence strength, adaptability, and constructs related to the organizational setting that contributed to successful implementation. Potential improvements include modifying certain program components, decreasing the number of components, and reducing the equipment required.
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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 | 0,016 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».