Evaluation of the Implementation Process of the Mobile Health Platform ‘WelTel’ in Six Sites in East Africa and Canada Using the Modified Consolidated Framework for Implementation Research (mCFIR)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundHealth systems globally are investing in integrating secure messaging platforms for virtual care in clinical practice. Implementation science is essential for adoption, scale-up, spread and maintenance of complex evidence-based solutions in clinics with evolving priorities. In response, the mHealth Research Group modified the existing Consolidated Framework for Implementation Research (mCFIR) to evaluate implementation of virtual health tools in clinical settings. WelTel® is an evidence-based digital health platform widely deployed in various geographical and health contexts. ObjectivesTo identify the facilitators and barriers for implementing WelTel and to assess the application of the mCFIR tool in facilitating focus groups in different geographical and health settings. MethodologyBoth qualitative and semi-quantitative approaches were employed. Six mCFIR sessions were held in three countries with 51 key stakeholders surveyed. The mCFIR tool consists of 5 Domains and 25 Constructs and was built and distributed through Qualtrics XM. “Performance ” and “Importance” scores were valued on a scale of 0 to 10 (Mean + SD). Descriptive analysis was conducted using R computing software. NVivo 12 Pro software was used to analyze mCFIR responses and to generate themes from the participants’ input. Semi-structured interviews were conducted with the focus group facilitators to understand their experience using the mCFIR tool. ResultsWe observed a parallel trend in the scores for Importance and Performance. Of the five Domains, Domain 4 (End-user Characteristics) and Domain 3 (Inner Settings) scored highest in Importance (8.9 + 0.5 and 8.6 + 0.6, respectively) and Performance (7.6 + 0.7 and 7.2 + 1.3, respectively) for all sites. Domain 2 (Outer Setting) scored the lowest in both Importance and Performance for all sites (7.6 + 0.4 and 5.6 + 1.8). Areas of strengths included timely diagnosis, immediate response, cost-effectiveness, user-friendliness, and simplicity. Areas for improvement included training, phone accessibility, health authority’s engagement, and literacy. ConclusionThe mCFIR tool allowed for a comprehensive understanding of the barriers and facilitators to the implementation, reach, and scale-up of digital health tools. Participants emphasized the importance of creating partnerships with external organizations and health authorities in order to achieve sustainability and scalability.Trial Registration: NCT02603536 – November 11, 2015NCT01549457 – March 9, 2012
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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 | 0,134 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».