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Enregistrement W4388720621 · doi:10.1370/afm.22.s1.4975

Facilitators and Barriers to the implementation of the BETTER WISE intervention: A qualitative study

2023· article· en· W4388720621 sur OpenAlexaboutno aff
Nicolette Sopcak, Carolina Fernandes, Daniel Ofosu, Melanie Wong, Ielaf Khalil, Tracy Wong, Donna Manca

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplementation researchContext (archaeology)Focus groupQualitative researchGrounded theoryMedicineCoding (social sciences)Health careIntervention (counseling)NursingFamily medicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: The BETTER WISE project involved a comprehensive, evidence-based approach for cancer and chronic disease prevention and screening (CCDPS) that also addressed cancer survivorship (breast, colorectal, prostate) and screened for lifestyle risks and financial difficulty. The intervention was provided by the Prevention Practitioner (PP), a member of the primary care team with enhanced skills in prevention, screening, and cancer survivorship. PPs met with patients 40 to 65 years of age to provide them with an overview of their individual risk for cancer and chronic disease, eligibility for screening, and assistance with lifestyle counseling. Objective: To understand the facilitators and barriers to the implementation of the BETTER WISE intervention. Methods: A qualitative study - Forty-eight key informant interviews and 17 focus groups were conducted with 132 primary care team members (PPs, physicians, allied health professionals, and clinic staff). Written feedback from patients was also collected (585 feedback forms). All data was analyzed using a constant comparative method informed by grounded theory in a first round of coding. The second round of coding employed the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to focus analysis on the most salient categories of the five CFIR domains to identify the facilitators and barriers to the implementation of BETTER WISE. Setting: Thirteen primary care settings (urban, rural, and remote) across 3 Canadian Provinces (Alberta, Ontario, and Newfoundland and Labrador). Results: The following key elements were identified within the five CFIR domains: 1) Intervention characteristics – relative advantage and adaptability (in the context of the COVID-19 pandemic); 2) Outer setting – patients’ needs and resources (PPs compensated for increased patient needs and decreased resources); 3) Characteristics of individuals – patients and physicians described PPs as compassionate, knowledgeable, helpful; 4) Inner setting – network and communication (collaboration and support in teams or lack thereof); and 5) Process of implementation – COVID-19 hindered execution, but PPs mitigated and adapted to challenges. Conclusions: Despite the COVID-19 pandemic, the BETTER WISE intervention continued, driven by the PPs and their strong relationships with patients, primary care team members, and the BETTER WISE team. Our learnings may help inform implementation strategies for CCDPS programs facing external challenges.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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