From a “Terrifying Challenge” to a “Professional Revelation” - Implementing Motivational Interviewing through Participatory Action Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundMotivational Interviewing (MI) is a humanistic and evidence-based counseling approach within primary care. However, MI rarely translates to clinical practice that follows the usual introductory training programs; a lack of evidence regarding its implementation persists today. A participatory action research was conducted to (1) facilitate and describe the clinicians’ professional transformation through interprofessional communities of practice on motivational interviewing (ICP-MI), and (2) explore the contribution of ICP-MI in transforming their daily practices. This article addresses the first objective. MethodsData collection involved the principal investigator’s research journal, participant observation of four ICP-MIs (76 hours, 16 clinicians), and four appraisal focus groups. A general inductive approach was used for qualitative data analysis. ResultsFindings describe the four processes of MI implementation in primary care as motivational endeavors: ambivalence, introspection, experimentation, and mobilization. The clinicians were initially ambivalent with respect to MI implementation, taking into consideration the significant challenges involved. After introspecting previous practices, they realized the limits of their clinician-centered counseling approach, which consolidated their engagement in ICP-MI. Thus, the experimentation of MI implementation initiatives in the workplace followed and enabled clinicians to witness the feasibility and effectiveness of MI. Finally, the clinicians were intrinsically mobilized to ensure MI sustainability in their practices. Two categories of influencing factors were reported. Intrinsic factors included personal traits, and perception about MI as a clinical priority. Extrinsic factors related to organizational support that was crucial in providing the appropriate resources and supporting the clinicians’ implementation efforts. Results are discussed according to the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR).ConclusionsAs described in a fragmented manner in previous studies, MI implementation processes and influencing factors are presented in our study as integrated findings; we also suggest innovative avenues for future research projects. Considerations in elaborating effective training programs are highlighted, especially when it comes to providing motivational and organizational support to succeed at MI implementation within primary care.
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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 | 0,074 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».