Adopting and implementing an innovative model to organize diabetes care within First Nations communities: A qualitative assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes care remains suboptimal in First Nations populations. Innovative and culturally relevant approaches are needed to promote systematic and proactive organization of diabetes care for people living with diabetes on-reserve in Canada. The RADAR model is one strategy to improve care: an integrated disease registry paired with an electronic health record for local community healthcare providers with remote care coordination. We qualitatively assessed adoption and implementation of RADAR in First Nations communities in Alberta to inform its potential spread in the province. METHODS: We used the RE-AIM framework to evaluate adoption and implementation of RADAR in 6 First Nations communities. Using purposeful sampling, we recruited local healthcare providers and remote care coordinators involved in delivering RADAR to participate in telephone or in-person interviews at 6- and 24-months post-implementation. Interviews were digitally recorded, transcribed, and verified for accuracy. Data was analyzed using content analysis and managed using ATLAS.ti 8. RESULTS: In total, we conducted 21 semi-structured interviews (6 at 6-months; 15 at 24-months) with 11 participants. Participants included 3 care coordinators and 8 local healthcare providers, including registered nurses, licensed practical nurses, and registered dietitians. We found that adoption of RADAR was influenced by leadership as well as appropriateness, acceptability, and perceived value of the model. In addition, we found that implementation of RADAR was variable across communities regardless of implementation supports and appropriate community-specific adaptations. CONCLUSIONS: The variable adoption and implementation of RADAR has implications for how likely it will achieve its anticipated outcomes. RADAR is well positioned for spread through continued appropriate community-based adaptations and by expanding the existing implementation supports, including dedicated human resources to support the delivery of RADAR and the provision of levels of RADAR based on existing or developed capacity among local HCPs. TRIAL REGISTRATION: Not applicable to this qualitative assessment. ISRCTN14359671 .
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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 | 0,029 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».