Increasing the intensity and comprehensiveness of aphasia services: identification of key factors influencing implementation across six countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Aphasia services are currently faced by increasing evidence for therapy of greater intensity and comprehensiveness. Intensive Comprehensive Aphasia Programs (ICAPs) combine these elements in an evidence-based, time-limited group program. The incorporation of new service delivery models in routine clinical practice is, however, likely to pose challenges for both the service provider and administering clinicians. This program of research aims to identify these challenges from the perspective of aphasia clinicians from six countries and will seek to trial potential solutions. Continual advancements in global communication technologies suggest that solutions will be easily shared and accessed across multiple countries.Aims: To identify the perceived and experienced barriers and facilitators to the implementation of 1) intensive aphasia services, 2) comprehensive aphasia services, and 3) ICAPs, from aphasia clinicians across six countries.Methods and procedures: A qualitative enquiry approach included data from six focus groups (n = 34 participants) in Australia, New Zealand, Canada, United States of America (USA), United Kingdom (UK), and Ireland. A thematic analysis of focus group data was informed by the Theoretical Domains Framework (TDF).Outcomes and results: Five prominent theoretical domains from the TDF influenced the implementation of all three aphasia service types across participating countries: environmental context and resources, beliefs about consequences, social/professional role and identity, skills, and knowledge. Four overarching themes assisted the identification and explanation of the key barriers and facilitators: 1. Collaboration, joint initiatives and partnerships, 2. Advocacy, the promotion of aphasia services and evidence-based practice, 3. Innovation, the ability to problem solve challenges, and 4. Culture, the influence of underlying values.Conclusions: The results of this study will inform the development of a theoretically informed intervention to improve health services’ adherence to aphasia best practice recommendations.
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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 | 0,015 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».