Potential Factors Influencing Adoption of a Primary Care Pathway to Prevent Functional Decline in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction To help recognize and care for community-dwelling older adults living with frailty, we plan to implement a primary care pathway consisting of frailty screening, shared decision-making to select a preventive intervention, and facilitated referral to community-based services. In this study, we examined the potential factors influencing adoption of this pathway. Methods In this qualitative, descriptive study, we conducted semi-structured interviews and focus groups with patients aged 70 years and older, health professionals (HPs), and managers from four primary care practices in the province of Quebec, representatives of community-based services and geriatric clinics located near the practices. Two researchers conducted an inductive/deductive thematic analysis, by first drawing on the Consolidated Framework for Implementation Research and then adding emergent subthemes. Results We recruited 28 patients, 29 HPs, and 8 managers from four primary care practices, 16 representatives from community-based services, and 10 representatives from geriatric clinics. Participants identified several factors that could influence adoption of the pathway: the availability of electronic and printed versions of the decision aids; the complexity of including a screening form in the electronic health record; public policies that limit the capacity of community-based services; HPs’ positive attitudes toward shared decision-making and their work overload; and lack of funding. Conclusions These findings will inform the implementation of the care pathway, so that it meets the needs of key stakeholders and can be scaled up.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».