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Enregistrement W4285613051 · doi:10.1177/26334895221112693

Training primary health care providers in Colombia, Mexico and Peru to increase alcohol screening: Mixed-methods process evaluation of implementation strategy

2022· article· en· W4285613051 sur OpenAlexaff
Daša Kokole, Eva Jané‐Llopis, Guillermina Natera Rey, Natalia Bautista Aguilar, Perla Sonia Medina Aguilar, Juliana Mejía‐Trujillo, Katherine Mora, Natalia Restrepo, Inés Bustamante, Marina Piazza, Amy O’Donnell, Adriana Solovei, Liesbeth Mercken, Christiane Sybille Schmidt, Hugo López‐Pelayo, Silvia Matrai, Fleur Braddick, Antoni Gual, Jürgen Rehm, Peter Anderson, Hein de Vries

Notice bibliographique

RevueImplementation Research and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoMental Health Research Canada
Organismes subventionnairesH2020 Societal ChallengesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineFamily medicineDocumentationPrimary careNursingMedical educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Initial results from the SCALA study demonstrated that training primary health care providers is an effective implementation strategy to increase alcohol screening in Colombia, Mexico and Peru, but did not show evidence of superior performance for the standard compared to the shorter training arm. This paper elaborates on those outcomes by examining the relationship of training-related process evaluation indicators with the alcohol screening practice. Methods: A mix of convergent and exploratory mixed-methods design was employed. Data sources included training documentation, post-training questionnaires, observation forms, self-report forms and interviews. Available quantitative data were compared on outcome measure - providers' alcohol screening. Results: Training reach was high: three hundred fifty-two providers (72.3% of all eligible) participated in one or more training or booster sessions. Country differences in session length reflected adaptation to previous topic knowledge and experience of the providers. Overall, 49% of attendees conducted alcohol screening in practice. A higher dose received was positively associated with screening, but there was no difference between standard and short training arms. Although the training sessions were well received by participants, satisfaction with training and perceived utility for practice were not associated with screening. Profession, but not age or gender, was associated with screening: in Colombia and Mexico, doctors and psychologists were more likely to screen (although the latter represented only a small proportion of the sample) and in Peru, only psychologists. Conclusions: Primary health care providers can play an important role in detecting heavy drinkers among their consulting patients, and training can be an effective implementation strategy to increase alcohol screening and detection. Existing training literature predominantly focuses on evaluating trainings in high-income countries, or evaluating their effectiveness rather than implementation. As part of SCALA (Scale-up of Prevention and Management of Alcohol Use Disorders in Latin America) study, we evaluated training as implementation strategy to increase alcohol screening in primary health care in a middle-income context. Overall, 72.3% of eligible providers attended the training and 49% of training attendees conducted alcohol screening in practice after attending the training. Our process evaluation suggests that simple intervention with sufficient time to practice, adapted to limited provider availability, is optimal to balance training feasibility and effectiveness; that booster sessions are especially important in context with lower organizational or structural support; and that ongoing training refinement during the implementation period is necessary.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,317
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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