Implementation of the strengths model of case management for people with a traumatic brain injury: a qualitative pre-implementation study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People who sustain a traumatic brain injury (TBI) may have to live with permanent sequelae such as mental health problems, cognitive impairments, and poor social participation. The strengths-based approach (SBA) of case management has a number of positive impacts such as greater community integration but it has never been implemented for persons with TBI. To support its successful implementation with this population, it is essential to gain understanding of how the key components of the intervention are perceived within the organization applying the approach. OBJECTIVES: Documenting the barriers and facilitators in the implementation of the SBA as perceived by potential adopters. METHODS: A qualitative pre-implementation study was conducted using semi-structured interviews with community workers and managers of the community organization where the SBA is to be implemented. Data were analyzed using a deductive approach based on the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). RESULTS: The major barriers are associated with the intervention (e.g. adaptability of the intervention) and the external context (e.g. the impact of the pandemic). Perceived facilitators are mainly associated with the internal context (e.g. compatibility with current values). CONCLUSION: The barriers and facilitators identified will inform the research team's actions to maximize the likelihood of successful implementation.
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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 | 0,041 | 0,041 |
| 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 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».