Understanding collaborative implementation between community and academic partners in a complex intervention: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community-academic partnerships (CAPs) can improve the relevance, sustainability, and uptake of new innovations within the community. However, little is known about what topics CAPs focus on and how their discussions and decisions impact implementation at ground level. The objectives of this study were to better understand the activities and learnings from implementation of a complex health intervention by a CAP at the planner/decision-maker level, and how that compared to experiences implementing the program at local sites. METHODS: The intervention, Health TAPESTRY, was implemented by a nine-partner CAP including academic, charitable organizations, and primary care practices. Meeting minutes were analyzed using qualitative description, latent content analysis, and a member check with key implementors. An open-answer survey about the best and worst elements of the program was completed by clients and health care providers and analyzed using thematic analysis. RESULTS: In total, 128 meeting minutes were analyzed, 278 providers and clients completed the survey, and six people participated in the member check. Prominent topics of discussion categories from the meeting minutes were: primary care sites, volunteer coordination, volunteer experience, internal and external connections, and sustainability and scalability. Clients liked that they learned new things and gained awareness of community programs, but did not like the volunteer visit length. Clinicians liked the regular interprofessional team meetings but found the program time-consuming. CONCLUSIONS: An important learning was about who had "voice" at the planner/decision-maker level: many of the topics discussed in meeting minutes were not identified as issues or lasting impacts by clients or providers; this may be due to differing roles and needs, but may also identify a gap. Overall, we identified three phases that could serve as a guide for other CAPs: Phase (1) recruitment, financial support, and data ownership; Phase (2) considerations for modifications and adaptations; Phase (3) active input and reflection.
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 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 | 0,026 | 0,044 |
| 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 | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».