Developing a Plan for the Sustainable Implementation of an Electronic Health Intervention (Partner in Balance) to Support Caregivers of People With Dementia: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the increasing use of digital interventions in health care, understanding how best to implement them is crucial. However, evidence on how to implement new academically developed interventions in complex health care environments is lacking. This case study offers an example of how to develop a theory-based implementation plan for Partner in Balance, an electronic health (eHealth) intervention to support the caregivers of people with dementia. OBJECTIVE: The specific objectives of this study were to (1) formulate evidence-based implementation strategies, (2) develop a sustainable business model, and (3) integrate these elements into an implementation plan. METHODS: This case study concerns Partner in Balance, a blended care intervention to support the caregivers of people with dementia, which is effective in improving caregiver self-efficacy, quality of life, and experienced control. The large-scale implementation of Partner in Balance took place in local dementia case-management services, local care homes, dementia support groups, and municipalities. Experiences from real-life pilots (n=22) and qualitative interviews with national stakeholders (n=14) were used to establish an implementation plan consisting of implementation strategies and a business model. RESULTS: The main finding was the need for a business model to facilitate decision-making from potential client organizations, who need reliable pricing information before they can commit to training coaches and implementing the intervention. Additionally, knowledge of the organizational context and a wider health care system are essential to ensure that the intervention meets the needs of its target users. Based on these findings, the research team formulated implementation strategies targeted at the engagement of organizations and staff, dissemination of the intervention, and facilitation of long-term project management in the future. CONCLUSIONS: This study offers a theory-based example of implementing an evidence-based eHealth intervention in dementia health care. The findings help fill the knowledge gap on the eHealth implementation context for evidence-based eHealth interventions after the trial phase, and they can be used to inform individuals working to develop and sustainably implement eHealth.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».