Facilitators and Barriers to the Implementation of BETTER WISE, a Chronic Disease and Prevention Intervention in Canada: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the BETTER WISE intervention is to address cancer and chronic disease prevention and screening (CCDPS) and lifestyle risks in patients aged 40-65. The purpose of this qualitative study is to better understand facilitators and barriers to the implementation of the intervention. Patients were invited for a 1-h visit with a prevention practitioner (PP), a member of a primary care team, with specific skills in prevention, screening, and cancer survivorship. We collected and analyzed data from 48 key informant interviews and 17 focus groups conducted with 132 primary care providers and from 585 patient feedback forms. We analyzed all qualitative data using a constant comparative method informed by grounded theory and then employed the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) in a second round of coding. The following key elements were identified: (1) Intervention characteristics-relative advantage and adaptability; (2) Outer setting-PPs compensating for increased patient needs and decreased resources; (3) Characteristics of individuals-PPs (patients and physicians described PPs as compassionate, knowledgeable, and helpful); (4) Inner setting-network and communication (collaboration and support in teams or lack thereof); and (5) Process-executing the implementation (pandemic-related issues hindered execution, but PPs adapted to challenges). This study identified key elements that facilitated or hindered the implementation of BETTER WISE. Despite the interruption caused by the COVID-19 pandemic, the BETTER WISE intervention continued, driven by the PPs and their strong relationships with their patients, other primary care providers, and the BETTER WISE team.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».