Scaling-Up eConsult: Promising Strategies to Address Enabling Factors in Four Jurisdictions in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective healthcare innovations are often not scaled up beyond their initial local context. Lack of practical knowledge on how to move from local innovations to large-system improvement hinders innovation and learning capacity in health systems. Studying scale-up processes can lead to a better understanding of how to facilitate the scale-up of interventions. eConsult is a digital health innovation that aims to connect primary care professionals with specialists through an asynchronous electronic consultation. The recent implementation of eConsult in the public health systems of four Canadian jurisdictions provides a unique opportunity to identify different enabling strategies and related factors that promote the scaling up of eConsult across jurisdictions. METHODS: We conducted a narrative case study in four Canadian provinces, Quebec, Ontario, Manitoba, and Newfoundland & Labrador, over a 3-year period (2018-2021). We observed provincial eConsult committee meetings (n=65) and national eConsult forums (n=3), and we reviewed internal documents (n=93). We conducted semi-structured interviews with key actors in each jurisdiction (eg, researchers, primary care professionals, specialists, policy-makers, and patient partners) (n=40). We conducted thematic analysis guided by the literature on factors and strategies used to scale up innovations. RESULTS: We identified a total of 31 strategies related to six key enabling factors to scaling up eConsult, including: (1) multi-actor engagement; (2) relative advantage; (3) knowledge transfer; (4) strong evidence base; (5) physician leadership; and (6) resource acquisition (eg, human, material, and financial resources). More commonly used strategies, such as leveraging research infrastructure and bringing together various actors, were used to address multiple enabling factors. CONCLUSION: Actors used various strategies to scale up eConsult within their respective contexts, and these helped address six key factors that seemed to be essential to the scale-up of eConsult.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».