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Enregistrement W4390814416 · doi:10.1186/s12875-023-02240-0

Barriers and enablers to implementing interprofessional primary care teams: a narrative review of the literature using the consolidated framework for implementation research

2024· review· en· W4390814416 sur OpenAlexafffundabout
Amy Grant, Julia Kontak, Elizabeth Jeffers, Beverley Lawson, Adrian MacKenzie, Fred Burge, Leah Boulos, Kelly Lackie, Emily Gard Marshall, Amy Mireault, Susan Philpott, Tara Sampalli, Debbie Sheppard-LeMoine, Ruth Martin‐Misener

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of WindsorNova Scotia Department of Health and WellnessCancer Care Nova ScotiaNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Health, Western Cape GovernmentNova Scotia Department of Health and WellnessFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésImplementation researchHealth careGovernment (linguistics)Knowledge managementGrey literatureMedicineMedical educationNursingMEDLINEPolitical scienceComputer sciencePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interprofessional primary care teams have been introduced across Canada to improve access (e.g., a regular primary care provider, timely access to care when needed) to and quality of primary care. However, the quality and speed of team implementation has not kept pace with increasing access issues. The aim of this research was to use an implementation framework to categorize and describe barriers and enablers to team implementation in primary care. METHODS: A narrative review that prioritized systematic reviews and evidence syntheses was conducted. A search using pre-defined terms was conducted using Ovid MEDLINE, and potentially relevant grey literature was identified through ad hoc Google searches and hand searching of health organization websites. The Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) was used to categorize barriers and enablers into five domains: (1) Features of Team Implementation; (2) Government, Health Authorities and Health Organizations; (3) Characteristics of the Team; (4) Characteristics of Team Members; and (5) Process of Implementation. RESULTS: Data were extracted from 19 of 435 articles that met inclusion/exclusion criteria. Most barriers and enablers were categorized into two domains of the CFIR: Characteristics of the Team and Government, Health Authorities, and Health Organizations. Key themes identified within the Characteristics of the Team domain were team-leadership, including designating a manager responsible for day-to-day activities and facilitating collaboration; clear governance structures, and technology supports and tools that facilitate information sharing and communication. Key themes within the Government, Health Authorities, and Health Organizations domain were professional remuneration plans, regulatory policy, and interprofessional education. Other key themes identified in the Features of Team Implementation included the importance of good data and research on the status of teams, as well as sufficient and stable funding models. Positive perspectives, flexibility, and feeling supported were identified in the Characteristics of Team Members domain. Within the Process of Implementation domain, shared leadership and human resources planning were discussed. CONCLUSIONS: Barriers and enablers to implementing interprofessional primary care teams using the CFIR were identified, which enables stakeholders and teams to tailor implementation of teams at the local level to impact the accessibility and quality of primary care.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0190,020
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,471 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations52
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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