The role of a remote knowledge broker from an academic setting using an adaptive approach to implement evidence-based practice in primary care settings: A case study of integrating mood management interventions for treatment seeking tobacco users.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Knowledge brokering is an emerging knowledge translation strategy used within healthcare to bridge the gap between evidence and practice. Reported studies indicate that the day-to-day role of a knowledge broker often involves in-person communication with frontline workers and decision makers. However, travelling to primary care sites can be cost- and resource-intensive and thus not feasible. In this paper, we describe the role and experience of a remote knowledge broker (rKB) working in an academic health sciences centre, delivering tailored one-on-one support to end-users using phone and email communications. Methods: A rKB was hired to support (n = 62) English-speaking Family Health Teams (FHTs) across Ontario with implementing mood management interventions as part of an existing smoking cessation program, the Smoking Treatment for Ontario Patients (STOP) program. We describe the eight categories of tasks performed by the rKB over a 12-month period, as well as their experience communicating via technology to develop relationships with healthcare providers (HCPs). Results: Sixty-one of the 62 FHTs (n = 73 HCPs) were provided rKB services. The total number of successful phone and email communications with the rKB ranged from 3-98 interactions over 12 months. Common barriers to implementation reported by FHTs were associated with the Inner and Outer Setting domains of the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and included lack of time, resources, and patient engagement. Conclusions: The role of the rKB involved building relationships with HCPs, identifying and helping to problem solve barriers, and building capacity in the field. Similar to traditional knowledge brokering, this analysis shows that developing a meaningful relationship between a remotely situated KB and HCPs could take anywhere between 1-6 months. Using implementation frameworks such as CFIR can help the rKB identify barriers and be ready to address them. In addition, hiring a rKB with previous engagements and knowledge of the local context may facilitate clinical practice change. Our future work will evaluate the cost-effectiveness of rKBs to inform its potential to be scaled up.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».