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Enregistrement W2944634419 · doi:10.2196/13301

Using Stakeholder Values to Promote Implementation of an Evidence-Based Mobile Health Intervention for Addiction Treatment in Primary Care Settings

2019· article· en· W2944634419 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew Quanbeck

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésStakeholdermHealthFraming (construction)PsychologyHealth careFocus groupKnowledge managementApplied psychologyMedicineNursingPublic relationsBusinessComputer sciencePsychological interventionMarketingPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most evidence-based practices (EBPs) do not find their way into clinical use, including evidence-based mobile health (mHealth) technologies. The literature offers implementers little practical guidance for successfully integrating mHealth into health care systems. OBJECTIVE: The goal of this research was to describe a novel decision-framing model that gives implementers a method of eliciting the considerations of different stakeholder groups when they decide whether to implement an EBP. METHODS: The decision-framing model can be generally applied to EBPs, but was applied in this case to an mHealth system (Seva) for patients with addiction. The model builds from key insights in behavioral economics and game theory. The model systematically identifies, using an inductive process, the perceived gains and losses of different stakeholder groups when they consider adopting a new intervention. The model was constructed retrospectively in a parent implementation research trial that introduced Seva to 268 patients in 3 US primary care clinics. Individual and group interviews were conducted to elicit stakeholder considerations from 6 clinic managers, 17 clinicians, and 6 patients who were involved in implementing Seva. Considerations were used to construct decision frames that trade off the perceived value of adopting Seva versus maintaining the status quo from each stakeholder group's perspective. The face validity of the decision-framing model was assessed by soliciting feedback from the stakeholders whose input was used to build it. RESULTS: Primary considerations related to implementing Seva were identified for each stakeholder group. Clinic managers perceived the greatest potential gain to be better care for patients and the greatest potential loss to be cost (ie, staff time, sustainability, and opportunity cost to implement Seva). All clinical staff considered time their foremost consideration-primarily in negative terms (eg, cognitive burden associated with learning a new system) but potentially in positive terms (eg, if Seva could automate functions done manually). Patients considered safety (anonymity, privacy, and coming from a trusted source) to be paramount. Though payers were not interviewed directly, clinic managers judged cost to be most important to payers-whether Seva could reduce total care costs or had reimbursement mechanisms available. This model will be tested prospectively in a forthcoming mHealth implementation trial for its ability to predict mHealth adoption. Overall, the results suggest that implementers proactively address the cost and burden of implementation and seek to promote long-term sustainability. CONCLUSIONS: This paper presents a model implementers may use to elicit stakeholders' considerations when deciding to adopt a new technology, considerations that may then be used to adapt the intervention and tailor implementation, potentially increasing the likelihood of implementation success. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01963234; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01963234 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/78qXQJvVI).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,537
Tête enseignante GPT0,648
Écart entre enseignants0,111 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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