Evaluation of the implementation process of the mobile health platform ‘WelTel’ in six sites in East Africa and Canada using the modified consolidated framework for implementation research (mCFIR)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health systems globally are investing in integrating secure messaging platforms for virtual care in clinical practice. Implementation science is essential for adoption, scale-up, spread and maintenance of complex evidence-based solutions in clinics with evolving priorities. In response, the mobile Health (mHealth) Research Group modified the existing consolidated framework for implementation research (CFIR) to evaluate implementation of virtual health tools in clinical settings. WelTel® is an evidence-based digital health platform widely deployed in various geographical and health contexts. The objective is to identify the facilitators and barriers for implementing WelTel and to assess the application of the mCFIR tool in facilitating focus groups in different geographical and health settings. METHODS: Both qualitative and descriptive quantitative approaches were employed. Six mCFIR sessions were held in three countries with 51 key stakeholders. The mCFIR tool consists of 5 Domains and 25 constructs and was distributed through Qualtrics Experience Management (XM). "Performance" and "Importance" scores were valued on a scale of 0 to 10 (Mean ± SD). Descriptive analysis was conducted using R computing software. NVivo 12 Pro software was used to analyze mCFIR responses and to generate themes from the participants' input. RESULTS: We observed a parallel trend in the scores of Importance and Performance. Of the five Domains, Domain 4 (End-user Characteristics) and Domain 3 (Inner Settings) scored highest in Importance (8.9 ± 0.5 and 8.6 ± 0.6, respectively) and Performance (7.6 ± 0.7 and 7.2 ± 1.3, respectively) for all sites. Domain 2 (Outer Setting) scored the lowest in both Importance and Performance for all sites (7.6 ± 0.4 and 5.6 ± 1.8). The thematic analysis produced the following themes: for areas of strengths, the themes brought up were timely diagnosis and response, cost-effectiveness, and user-friendliness. As for areas for improvement, the themes discussed were training, phone accessibility, stakeholder engagement, and literacy. CONCLUSION: The mCFIR tool allowed for a comprehensive understanding of the barriers and facilitators to the implementation, reach, and scale-up of digital health tools. Amongst several important findings, we observed the value of bringing the perspectives of both end users (HCPs and patients) to the table across Domains. TRIAL REGISTRATION: NCT02603536 - November 11, 2015: WelTelOAKTREE: Text Messaging to Support Patients With HIV/AIDS in British Columbia (WelTelOAKTREE). NCT01549457 - March 9, 2012: TB mHealth Study-Use of Cell Phones to Improve Compliance in Patients on LTBI Treatment.
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 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 | 0,010 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».