Implementation of a Statewide Web-Based Caregiver Resource Information System (CareNav): Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the aging population, family caregivers provide increasingly complex and intense care for older adults and persons with disabilities. There is growing interest in developing community-based services to support family caregivers. Caregiving occurs around the clock, and caregivers face challenges in accessing community-based services at convenient times owing to the demands of care. Web-based resources hold promise for accessible real-time support. CareNav (TM), a caregiver resource information system, is a web-based platform designed to support real-time universal caregiver assessment, a record of client encounters, development of a care plan, tailored information and resource content, access to web-based caregiver resources, the capacity to track service authorization and contracts, and secure communications. The assessment includes needs and health conditions of both the care recipient and caregiver; current resources; and priorities for support, information, and referral. In 2019, the California Department of Health Care Services funded the 11 nonprofit California Caregiver Resource Centers (CRCs) to expand and improve family caregiver services and enhance CRC information technology services. Deployment of a statewide information system offered a unique opportunity to examine structures and processes facilitating implementation, providing feedback to the sites as well as lessons learned for similar projects in the future. OBJECTIVE: The aim of this paper was to describe the statewide implementation of the comprehensive CareNav system using the Consolidated Framework for Implementation Research as an organizing structure for synthesizing the evaluation. METHODS: This mixed methods study used two major approaches to evaluate the implementation process: a survey of all staff who completed training (n=82) and in-depth qualitative interviews with 11 CRC teams and 3 key informants (n=35). We initially analyzed interview transcripts using qualitative descriptive methods and then identified subthemes and relationships among ideas, mapping the findings to the Consolidated Framework for Implementation Research. RESULTS: We present findings on the outer setting, inner setting, characteristics of the intervention, characteristics of the staff, and the implementation process. The critical elements for success were leadership, communication, harmonization of processes across sites, and motivation to serve clients in more accessible and convenient ways. CONCLUSIONS: These findings have implications for technology deployment in diverse community-based agencies that aspire to enhance web-based services.
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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 | 0,037 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».