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Enregistrement W3191263894 · doi:10.1186/s12877-021-02395-4

A national intervention to support frail older adults in primary care: a protocol for an adapted implementation framework

2021· article· en· W3191263894 sur OpenAlexafffundabout
Joanie Sims‐Gould, Jacobi Elliott, Catherine Tong, Anik Giguère, Sara Mallinson, Paul Stolee

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health ServicesUniversité LavalUniversity of WaterlooVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNetworks of Centres of Excellence of CanadaCanadian Frailty NetworkGovernment of Canada
Mots-clésImplementation researchMedicineFocus groupProtocol (science)Conceptual frameworkHealth careIntervention (counseling)GerontologyProcess managementNursingPsychological interventionAlternative medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older Canadians are high users of health care services, however the health care system is not well-designed to meet the complex needs of many older adults. Older persons often look to their primary care practitioners to assess their needs and coordinate their care. The intervention seeks to improve primary care for older persons living with frailty and will be implemented in six primary care clinics in three Canadian provinces. Presently, more than 1.6 million older Canadians are living with frailty, and this is projected to increase to 2.5 million within a decade (Canadian Frailty Network, Frailty Matters, 2020). The model will include frailty screening, an online portal to expedite referrals and improve coordination with community services, and several tools and techniques to support patient and family engagement and shared decision-making. Our project is guided by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) (Damschroder LJ, et al. Implement Scil, 4, 50, 2009). As others have done, we adapted the CFIR for our work. Our adapted framework combines elements of the socio-ecological model, key concepts from the CFIR, and elements from other implementation science frameworks. Nested within a broader mixed-method implementation study, the focus of this paper is to outline our guiding conceptual framework and qualitative methods protocol. METHODS: We will use the adapted CFIR framework to inform the data we collect and our analytic approach. Our work is divided into three phases: (1) baseline assessment of 'usual care'; (2) tailoring and implementing a new primary care model; and (3) evaluation. In each of these phases we will engage in qualitative data collection, including clinical observations, focus groups, in-depth interviews and extensive field notes. At each site we will collect data with health care providers, key informants (e.g., executive directors), and rostered patients ≥ 70 years. We will engage in team-based analysis across multiple sites, three provinces and two languages through regular telephone conferences, a comprehensive analysis codebook, leadership from our Qualitative Working Group and a collective appreciation that "science is a team sport" (Clinical Orthopaedics and Related Research 471, 701-702, 2013). DISCUSSION: Outcomes of this research may be used by other research teams who chose to adapt the CFIR framework to reflect the unique contexts of their work, and clinicians seeking to implement our model, or other models of care for frail older patients in primary care. TRIAL REGISTRATION: U.S. National Library of Medicine, NCT03442426 . Registered 22 February 2018- Retrospectively registered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,356
Tête enseignante GPT0,635
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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