Assessing facilitating conditions and barriers for innovation implementation in Canadian long-term care homes: a research protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has profoundly affected the health and care of older adults, with particularly negative consequences for those residing in long-term care homes (LTCH) and retirement homes (RH). To inform the implementation of interventions with the most potential for impact, Healthcare Excellence Canada identified six promising practices and policy options that can be introduced to ensure that LTCH and RH are better prepared for potential future outbreaks. A total of 22 implementation science teams (ISTs) were funded to support LTCH and RH across Canada in their implementation of these practices. This study aims to identify the enablers and barriers to the successful implementation of evidence-based practices and the impact of intervention in LTCH and RH across Canada. METHODS: A survey-based longitudinal correlational design will be used. The Organizational Readiness for Knowledge Translation (OR4KT) tool will be used to assess the readiness of LTCH and RH to implement the selected practice. The OR4KT includes 59 questions and takes about 15 min to complete. Five to ten respondents per organization, holding different job positions, will be invited by the ISTs to complete the OR4KT in 91 LTCH or RH across Canada at the beginning of the project (T1) and 6 months after the first measurement (T2). DISCUSSION: The study will provide a benchmark for assessing the readiness of LTCH and RH to implement evidence-based practices. It will also inform decision-makers about barriers and facilitators that influence the integration of promising practices in these organizations.
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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 | 0,041 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 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 ».