Transforming Health and Resiliency Through Integration of Values-based Experiences: Implementation of an Electronic Evidence-based Whole Health Clinical Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complementary and integrative health (CIH) is the foundation of the Department of Veterans Affairs (VA) Whole Health System program (WH), including Transforming Health and Resiliency through Integration of Values-based Experiences (THRIVE). The global COVID-19 pandemic prompted an urgent need to provide services such as THRIVE while following guidelines for social distancing. OBJECTIVE: The objective of this paper was to describe the systematic implementation of THRIVE using an electronic delivery model. METHODS: The study involved an observational clinical program implementation project using the RE-AIM framework to contextualize the implementation strategies and results, and then the implementation of an electronically delivered CIH group medical appointment program (eTHRIVE). RESULTS: Clinical staff transitioned to 100% electronic delivery of the THRIVE curriculum using the new eTHRIVE delivery model. The current electronic delivery model, eTHRIVE, has effectively enrolled 10-12 veterans per cohort, with 8 cohorts, totaling 87 veterans to date. eTHRIVE attrition has been 6% (5/87) since initiation. CONCLUSIONS: The current climate of the VA WH programmatic initiative combined with the public health needs during a global pandemic prompted the move of THRIVE program into an electronic format to broaden scalability and reach.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».