Traumatic Brain Injury Intensive Evaluation and Treatment Program: Protocol for a Partnered Evaluation Initiative Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The traumatic brain injury (TBI) Intensive Evaluation and Treatment Program (IETP) is an innovative modality for delivering evidence-based treatments in a residential, inpatient format to special operational forces service members and veterans with mild TBI. IETPs provide bundled evidence-based assessment, treatment, referral, and case management in concordance with the existing guidelines for mild TBI and commonly co-occurring comorbidities. To date, there has been no formal characterization or evaluation of the IETP to understand the determinants of implementation across the system of care. The goal of our partnered evaluation initiative (PEI) with an operational partner, the Physical Medicine and Rehabilitation National Program Office, is to facilitate the full implementation of the IETP across all 5 Veterans Health Administration TBI-Centers of Excellence (TBI-COE) and to inform minimum standards while supporting the unique characteristics of each site. OBJECTIVE: This IETP partnered evaluation will describe each of the 5 TBI-COE IETP services and state of implementation to identify opportunities for adaptation and scale, characterize the relationship between patient characteristics and clinical services received, evaluate the outcomes for participants in the IETP, and inform ongoing implementation and knowledge translation efforts to support IETP expansion. In alignment with the goals of the protocol, ineffective treatment components will be targeted for deimplementation. METHODS: A 3-year concurrent mixed methods evaluation using a participatory approach in collaboration with the operational partner and TBI-COE site leadership will be conducted. Qualitative observations, semistructured focus groups, and interviewing methods will be used to describe IETP, stakeholder experiences and needs, and suggestions for IETP implementation. Quantitative methods will include primary data collection from patients in the IETP at each site to characterize long-term outcomes and patient satisfaction with treatment and secondary data collection to quantitatively characterize patient-level and care system-level data. Finally, data sets will be triangulated to share data findings with partners to inform ongoing implementation efforts. RESULTS: Data collection began in December 2021 and is currently ongoing. The results and deliverables will inform IETP characterization, evaluation, implementation, and knowledge translation. CONCLUSIONS: The results of this evaluation seek to provide an understanding of the determinants affecting the implementation of IETPs. Service member, staff, and stakeholder insights will inform the state of implementation at each site, and quantitative measures will provide options for standardized outcome measures. This evaluation is expected to inform national Physical Medicine and Rehabilitation Office policies and processes and knowledge translation efforts to improve and expand the IETP. Future work may include cost evaluations and rigorous research, such as randomized controlled trials. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/44776.
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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 | 0,121 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,015 |
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 ».