Tailoring implementation for a cancer self-management support intervention for patients starting chemotherapy.
Notice bibliographique
Résumé
287 Background: Multiple implementation strategies are described in the literature; however, there is limited consensus on how to best tailor implementation to organizational and clinician readiness. We undertook a mixed-methods evaluation to inform tailored implementation of self-management support (SMS) in ambulatory cancer care as the first phase of a pilot randomized trial of the intervention in patients starting chemotherapy. Methods: Validated surveys, focus groups and interviews were undertaken with key stakeholders (oncologists, nurses, allied health, and administrative leaders) in the lung, colorectal and lymphoma disease site groups at 3 regional cancer centres in Ontario, Canada. Median responses to individual survey questions were classified as an enabler, barrier or neutral based on predetermined cut-offs. Enablers and barriers were triangulated with qualitative data and mapped to the Consolidated Framework for Implementation Research domains. Implementation strategies to address barriers were identified using the Expert Recommendations for Implementing Change tool. Results: Survey respondents represented all stakeholder groups (n = 78; respondent rate = 50%). Minimal variation was noted across stakeholders and centres. Overall, respondents held positive beliefs about the value of SMS, were familiar with the principles of SMS and felt there was a tangible fit among the intervention, individual beliefs, and existing workflows. Suboptimal communication networks and access to information about the adoption of SMS, as well as a lack of organizational commitment to implementing the intervention were identified as key implementation barriers. Qualitative data reinforced quantitative findings, namely that stakeholders value SMS but were unsure if it would translate into reduced treatment toxicities. 46 implementation strategies were identified based on perceived barriers, of which 28 (61%) were common to all 3 centres. Conclusions: Stakeholders at cancer centres acknowledged that SMS is valuable, but potential barriers to integration of SMS into routine ambulatory practice exist. The impact of the tailored implementation plans will be evaluated as part of the trial.
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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 | 0,017 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».