Co-design, implementation, and evaluation of an expanded train-the-trainer strategy to support the sustainability of evidence-based practice guides for registered nurses and social workers in primary care clinics: a developmental evaluation protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The implementation of evidence-based innovations is incentivized as part of primary care reform in Canada. In the Province of Québec, it generated the creation of interprofessional care models involving registered nurses and social workers as members of primary care clinics. However, the scope of practice for these professionals remains variable and suboptimal. In 2019, expert committees co-designed and published two evidence-based practice guides, but no clear strategy has been identified to support their assimilation. This project's goal is to support the implementation and deployment of practice guides for both social workers and registered nurses using a train-the-trainer educational intervention. METHODS/DESIGN: This three-phase project is a developmental evaluation using a multiple case study design across 17 primary care clinics. It will involve trainers in healthcare centers, patients, registered nurses and social workers. The development and implementation of an expanded train-the-trainer strategy will be informed by a patient-oriented research approach, the Kirkpatrick learning model, and evidence-based practice guides. For each case and phase, the qualitative and quantitative data will be analyzed using a convergent design method and will be integrated through assimilation. DISCUSSION: This educational intervention model will allow us to better understand the complex context of primary care clinics, involving different settings and services offered. This study protocol, based on reflective practice, patient-centered research and focused on the needs of the community in collaboration with partners and patients, may serve as an evidence based educational intervention model for further study in 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 | 0,179 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».