“If We Got a Win–Win, You Can Sell It to Everybody”: A Qualitative Study Employing Normalization Process Theory to Identify Critical Factors for eHealth Implementation and Scale-up in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Translation of eHealth research findings and successful implementation into clinical care is limited. We used a multitiered approach (individual, organizational, societal) to assess the implementation potential of MyDiabetesPlan within Ontario's primary care system and applied the normalization process theory (NPT) to explicate our findings. METHODS: Data were collected from 15 individuals through interviews with primary care administrative end-users and a focus group discussion with Ministry of Health decision-makers, then qualitatively analyzed using thematic analysis for emergent themes. RESULTS: We identified 3 themes corresponding to our multitiered approach: 1) stakeholder buy-in was critical to engagement and was impacted by perceptions/capacities; 2) clinical integration of MyDiabetesPlan depended on alignment with clinic philosophy of care, pre-existing technologies and workflow; and 3) political climate and trends were important considerations for eHealth implementation. Application of NPT to findings revealed that interplay between buy-in and perceptions/capacities of clinical practice stakeholders was critical to engaging them for eHealth implementation. In contrast, evaluation of costs and outcomes was critical to inform operational-management stakeholders' perceptions. Findings at the organizational and societal levels best aligned with the factors influencing operationalization of MyDiabetesPlan. Overall, our findings show that the synergistic operationalization of MyDiabetesPlan into practice was a prerequisite to implementation at all health-care levels. CONCLUSIONS: Application of NPT revealed context- and stakeholder-specific interactions that should be synergistically leveraged to promote MyDiabetesPlan normalization into routine clinical practice. Our findings provide further insight into how researchers can comprehensively assess eHealth implementation potential within Ontario and can be extrapolated to similar single-payer health-care jurisdictions.
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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 | 0,031 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».