Implementing a shared decision‐making and cognitive strategy‐based intervention: Knowledge user perspectives and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to employ knowledge user perspectives to develop recommendations that facilitate implementation of a complex, shared decision-making (SDM)-based intervention in an interprofessional setting. This study was part of a larger knowledge translation (KT) study in which interprofessional teams from five freestanding, academically affiliated, rehabilitation hospitals were tasked with implementing a cognitive strategy-based intervention approach that incorporates SDM known as Cognitive Orientation to daily Occupational Performance (CO-OP) to treat survivors of stroke. At the end of the 4-month CO-OP KT implementation support period, 10 clinicians, two from each site, volunteered as CO-OP site champions. A semi-structured focus group was conducted with 10 site champions 3 months following the implementation support period. To meet the study objective, an exploratory qualitative research design was used. The focus group session was audio-recorded, transcribed verbatim and analyzed through the lens of the integrated promoting action on research implementation in health services (iPARIHS) framework. The focus group participants (n = 8) consisted of occupational therapists, physical therapists, and speech language pathologists. Ten recommendations for CO-OP implementation were extracted and co-constructed from the focus group transcript. The recommendations reflected all four iPARHIS constructs: Facilitation, Context, Innovation, and Recipients. Implementation recommendations, from the knowledge user perspective, highlight that context-specific facilitation is key to integrating a novel, complex intervention into interprofessional practice. Facilitators should lay out a framework for training, communication and implementation that is structured but still provides flexibility for iterative learning and active problem-solving within the relevant practice context.
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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 | 0,020 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».