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Enregistrement W3089097843 · doi:10.1186/s12913-021-06636-5

Evaluating the implementation of a chronic obstructive pulmonary disease management program using the Consolidated Framework for Implementation Research: a case study

2021· article· en· W3089097843 sur OpenAlexaffabout
Stefan Paciocco, Anita Kothari, Christopher Licskai, Madonna Ferrone, Shannon L. Sibbald

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplementation researchMedicineHealth administrationBest practiceNursing researchHealth informaticsQualitative researchCertificationFocus groupHealth careNursingMedical educationProcess managementPublic healthPsychological interventionBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a prevalent chronic disease that requires comprehensive approaches to manage; it accounts for a significant portion of Canada's annual healthcare spending. Interprofessional teams are effective at providing chronic disease management that meets the needs of patients. As part of an ongoing initiative, a COPD management program, the Best Care COPD program was implemented in a primary care setting. The objectives of this research were to determine site-specific factors facilitating or impeding the implementation of a COPD program in a new setting, while evaluating the implementation strategy used. METHODS: A qualitative case study was conducted using interviews, focus groups, document analysis, and site visits. Data were deductively analyzed using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to assess the impact of each of its constructs on Best Care COPD program implementation at this site. RESULTS: Eleven CFIR constructs were determined to meaningfully affect implementation. Five were identified as the most influential in the implementation process. Cosmopolitanism (partnerships with other organizations), networks and communication (amongst program providers), engaging (key individuals to participate in program implementation), design quality and packaging (of the program), and reflecting and evaluating (throughout the implementation process). A peer-to-peer implementation strategy included training of registered respiratory therapists (RRT) as certified respiratory educators and the establishment of a communication network among RRTs to discuss experiences, collectively solve problems, and connect with the program lead. CONCLUSIONS: This study provides a practical example of the various factors that facilitated the implementation of the Best Care COPD program. It also demonstrates the potential of using a peer-to-peer implementation strategy. Focusing on these factors will be useful for informing the continued spread and success of the Best Care COPD program and future implementation of other chronic care programs.

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)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0120,006
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0050,007
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 Opus0,791
Tête enseignante GPT0,788
Écart entre enseignants0,003 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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