Exploring readiness for implementing goal-oriented care in primary care using normalization process theory
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To use normalization process theory (NPT) to build a strategy for the implementation of goal-oriented care (GOC) in primary care in Flanders, Belgium. BACKGROUND: GOC is a possible approach to more coordinated and integrated care and tailors care to patients' personal life goals. The concept has gained interest among policy makers and researchers, but the main drivers for successful implementation are the primary healthcare professionals (PHCPs) who need to see added value of GOC in order to embed it into their daily practice. NPT, developed to understand the processes of implementing new ways of organizing care, offers a useful lens to understand adoption of GOC in primary care practice. METHOD: = 131) who participated in a 2-hour community meeting on GOC were asked to complete the Normalization MeAsure Development survey. This 23-item survey is based on NPT and describes participants' views about how an intervention would impact their work, their expectations about it, and whether it could become a routine part of their work. FINDINGS: The NPT constructs coherence (sense-making work) and cognitive participation (relational work) showed positive tendency toward implementation of GOC. The participants had an initial understanding on GOC and there was much interest in supporting and start working with this approach. The other constructs collective action (operational work) and reflexive monitoring (appraisal work) will need further efforts to trigger implementation. A common ground is needed to integrate GOC as a common practice which can be achieved by intensive interprofessional collaboration.
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 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 | 0,016 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».