Implementation of virtual academic detailing in North America: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The shift toward virtual academic detailing (AD) was accelerated by the COVID-19 pandemic. AIMS AND OBJECTIVES: We aimed to examine the role of external, contextual, and intrinsic programme-specific factors in virtual engagement of healthcare providers (HCPs) and delivery of AD. METHODS: AD groups throughout North America were contacted to participate in semistructured interviews. An interview guide was constructed by adapting the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). A point of emphasis included strategies AD groups employed for provider engagement while implementing virtual AD programmes. Independent coders conducted qualitative analysis using the framework method. RESULTS: Fifteen AD groups from Canada (n = 3) and the United States (n = 12) participated. Technological issues and training detailers and HCPs were challenges during the transition to virtual AD visits. Restrictions on in-person activities during the pandemic created difficulties engaging HCPs and fewer AD visits. Continuing education was one strategy to incentivize participation, but credits were often not claimed by HCPs. Groups with established networks and prior experience with virtual AD leveraged connections to mitigate disruptions and continue AD visits. Other facilitators included emphasizing contemporary topics, including opioid education beyond fundamental guidelines. Virtual AD had the additional benefit of expanding geographic reach and flexible scheduling with providers. CONCLUSIONS: AD groups across North America have shifted to virtual outreach and delivery strategies. This trend toward virtual AD may aid outreach to vulnerable rural communities, improving health equity. More research is needed on the effectiveness of virtual AD and its future implications.
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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 | 0,012 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».