Using the Consolidated Framework for Implementation Research to Foster the Adoption of a New Dementia Education Game During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The pandemic of coronavirus disease 2019 challenged educators to move staff education online and explore innovative ways to motivate learning to support dementia care for patients in geriatric settings. This article presents how the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) was used to support the adoption of an online dementia education game in Canadian hospitals and long-term care homes (LTC). The dementia education was codeveloped with local staff and patient partners to teach practical person-centered care communication techniques. RESEARCH DESIGN AND METHODS: CFIR guided our strategy development for overcoming barriers to implementation. Research meetings were conducted with practice leaders, frontline health care workers, and a patient partner. Our analysis examined 4 interactive domains: intervention, inner context, outer settings, and individuals involved and implementation process. RESULTS: Our analysis identified 5 effective strategies: Easy access, Give extrinsic and intrinsic rewards, Apply implementation science theory, Multiple tools, and Engagement of champion. The CFIR provided a systematic process, a comprehensive understanding of barriers, and possible enabling strategies to implement gamified dementia education. Interdisciplinary staff (n = 3,025) in 10 hospitals and 10 LTC played online games. The evaluation showed positive outcomes in knowledge improvement in person-centered dementia care. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Gamified education in dementia care offers a social experience and a component of fun to promote adoption. In addition, CFIR is useful for engaging stakeholders to conduct project planning and team reflection for implementation. The real-time discussion and adjustment helped overcome challenges and timely meet the needs of multiple organizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».