Motivational Interviewing Implementation in Primary Care: A “Terrifying Challenge” Becoming a “Professional Revelation”
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Motivational interviewing (MI) is an evidence-based counseling approach within primary care. However, MI rarely translates to practice following introductory training programs, and a lack of evidence regarding its implementation persists today. This study describes primary care clinicians' professional transformation in implementing MI through interprofessional communities of practice (ICP-MI). METHOD: Qualitative data collection involved the research journal, participant observation of four ICP-MIs (76 hours/16 clinicians), and focus groups. A general inductive approach was used for data analysis. Results were conceptualized based on the Consolidated Framework for Implementation Research. RESULTS: Four processes of MI implementation in primary care are presented as a motivational endeavor: ambivalence, introspection, experimentation, and mobilization. The clinicians were initially ambivalent, taking into consideration the significant challenges involved. After introspecting actual practices, they realized the limits of their previous clinician-centered approaches. The experimentation of MI in the workplace followed and enabled clinicians to witness MI feasibility and its added value. Finally, they were mobilized to ensure MI sustainability in their practices/organization. Intrinsic factors of influence included the clinicians' personal traits and their perception about MI as a clinical priority. Organizational support was also a crucial extrinsic factor in encouraging the clinicians' efforts. CONCLUSION: As described in a fragmented manner in previous studies, MI implementation processes and influencing factors are presented as integrated findings. Incorporating engaging educational activities to provide clinicians with motivational support and collaborating with health care organizations to plan appropriate resources should be considered in the development of MI implementation programs from the onset.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».