MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2954126289 · doi:10.1017/s1463423619000483

Contextual factors influencing the implementation of innovations in community-based primary health care: the experience of 12 Canadian research teams

2019· article· en· W2954126289 sur OpenAlexafffundabout
Jenny Ploeg, Sabrina T. Wong, Kasra Hassani, Marie‐Lee Yous, Martin Fortin, Claire Kendall, Clare Liddy, Maureen Markle‐Reid, Bojana Petrovic, Émilie Dionne, Cathie Scott, Walter P. Wodchis

Notice bibliographique

RevuePrimary Health Care Research & Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensTrillium Health CentreSt Mary's Hospital CentreUniversity of CalgaryImpactUniversity of OttawaMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversité de SherbrookePublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaBruyèreHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésContextual designPsychologyDiversity (politics)Data collectionSustainabilityKnowledge managementHealth careContext (archaeology)NursingPublic relationsMedical educationMedicinePolitical scienceSociologyComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this paper are to: (1) identify contextual factors such as policy that impacted the implementation of community-based primary health care (CBPHC) innovations among 12 Canadian research teams and (2) describe strategies used by the teams to address contextual factors influencing implementation of CBPHC innovations. In primary care settings, consideration of contextual factors when implementing change has been recognized as critically important to success. However, contextual factors are rarely recorded, analyzed or considered when implementing change. The lack of consideration of contextual factors has negative implications not only for successfully implementing primary health care (PHC) innovations, but also for their sustainability and scalability. For this evaluation, data collection was conducted using self-administered questionnaires and follow-up telephone interviews with team representatives. We used a combination of directed and conventional content analysis approaches to analyze the questionnaire and interview data. Representatives from all 12 teams completed the questionnaire and 11 teams participated in the interviews; 40 individuals participated in this evaluation. Four themes representing contextual factors that impacted the implementation of CBPHC innovations were identified: (I) diversity of jurisdictions (II) complexity of interactions and collaborations (III) policy, and (IV) the multifaceted nature of PHC. The teams used six strategies to address these contextual factors including: (1) conduct an environmental scan at the beginning (2) maintaining engagement among partners and stakeholders by encouraging open and inclusive communication; (3) contextualizing the innovation for different settings; (4) anticipating and addressing changes, delays, and the need for additional resources; (5) fostering a culture of research and innovation among partners and stakeholders; and (6) ensuring information about the innovation is widely available. Implementing CBPHC innovations across jurisdictions is complex and involves navigating through multiple contextual factors. Awareness of the dynamic nature of context should be considered when implementing innovations.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0410,012
Communication savante0,0100,002
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,403
Tête enseignante GPT0,635
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePrimary Health Care Research & DevelopmentMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207