Unfolding and characterizing the barriers and facilitators of scaling-up evidence-based interventions from the stakeholders’ perspective: a concept mapping approach
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Much attention has been paid to scaling-up evidence-based interventions (EBIs) in previous implementation science studies. However, there is limited research on how stakeholders perceive factors of the scaling-up of EBIs. This study aimed to identify the barriers and facilitators of scaling-up the nurse-led evidence-based practice of post-stroke dysphagia identification and management (EBP-PSDIM) from the stakeholders' perspective, and to assess their importance and feasibility. METHODS: This study was conducted using concept mapping. Through purposive sampling, 18 stakeholders were recruited for brainstorming in which they responded to the focus prompt. Here, statements regarding perceived barriers and facilitators to EBI scaling-up were elicited and then sorted by similarity before being rated based on the importance and feasibility. Cluster analysis, multidimensional scaling, and descriptive statistics were utilized to analyze the data. RESULTS: Ultimately, 61 statements perceived to influence the scaling-up were grouped into four primary clusters, that is, community-related factors, resource team-related factors, evidence-based practice program-related factors, and scaling-up strategy-related factors. The 'perceived needs of the community' was rated as the most important and feasible factor to address, whereas 'costs/resource mobilization' was rated as the least important and feasible one. CONCLUSION: From the stakeholders' perspective, factors involved in the EBP-PSDIM program scaling-up were initially validated as being multidimensional and conceptually distinct;The importance and feasibility ratings of the barriers and facilitators could be used to help decision-makers to prioritize the most appropriate factors to be considered when developing implementation strategies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».