Facilitators and barriers for implementing screening brief intervention and referral for health promotion in a rural hospital in Alberta: using consolidated framework for implementation research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening, brief intervention, and referral (SBIR) is an evidence-based, comprehensive health promotion approach commonly implemented to reduce alcohol and substance use. Implementation research on SBIR demonstrate that patients find it acceptable, reduces hospital costs, and it is effective. However, SBIR implementation in hospital settings for multiple risk factors (fruit and vegetable consumption, physical activity, alcohol and tobacco use) is still emergent. More evidence is needed to guide SBIR implementation for multiple risk factors in hospital settings. OBJECTIVE: To explore the facilitators and barriers of SBIR implementation in a rural hospital using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). METHODS: We conducted a descriptive qualitative investigation consisting of both inductive and deductive analyses. We conducted virtual, semi-structured interviews, guided by the CFIR framework. All interviews were audio-recorded, and transcribed verbatim. NVivo 12 Pro was used to organize and code the raw data. RESULTS: A total of six key informant semi-structured interviews, ranging from 45 to 60 min, were carried out with members of the implementation support team and clinical implementers. Implementation support members reported that collaborating with health departments facilitated SBIR implementation by helping (a) align health promotion risk factors with existing guidelines; (b) develop training and educational resources for clinicians and patients; and (c) foster leadership buy-in. Conversely, clinical implementers reported several barriers to SBIR implementation including, increased and disrupted workflow due to SBIR-related documentation, a lack of knowledge on patients' readiness and motivation to change, as well as perceived patient stigma in relation to SBIR risk factors. CONCLUSION: The CFIR provided a comprehensive framework to gauge facilitators and barriers relating to SBIR implementation. Our pilot investigation revealed that future SBIR implementation must address organizational, clinical implementer, and patient readiness to implement SBIR at all phases of the implementation process in a hospital.
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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 | 0,060 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».