Practice Facilitation to Support Family Physicians in Encouraging COVID-19 Vaccine Uptake: A Multimethod Process Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We offered a practice facilitation intervention to family physicians in Ontario, Canada, known to have large numbers of patients not yet vaccinated against coronavirus disease 2019 (COVID-19). METHODS: We conducted a multimethod process evaluation embedded within a randomized controlled trial (clinical trial #NCT05099497). We collected descriptive statistics regarding engagement and qualitative interview data from family physicians and practice facilitators, as well as data from facilitator field notes. We analyzed and triangulated the data using thematic analysis and mapped barriers to and enablers for implementation to structural, organizational, physician, and patient factors. RESULTS: Of the 300 approached, 90 family physicians (30%) accepted facilitation. Of these, 57% received technical support to identify unvaccinated patients, 29% used trained medical student volunteers to contact patients on their behalf, and 30% used automated calling to reach patients. Key factors affecting engagement with the intervention were staff shortages owing to COVID-19 (structural), clinic characteristics such as technical issues and gatekeeping by staff, which prevented facilitators from talking with physicians (organizational), burnout (physician), and specialized populations that required targeted resources (patient). The facilitator's ability to address technical issues and connect family physicians with medical students helped with engagement. CONCLUSIONS: Strategies to help underresourced family physicians serving high-needs populations for issues of public health importance, such as vaccine promotion, must acknowledge the scarcity of physicians' time and provide new resources. To successfully engage family physicians, practice facilitators should seek to build trust and relationships over time, including with front-office staff.
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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 | 0,058 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».