MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406327123 · doi:10.1186/s13012-025-01415-w

Finding the right dose: a scoping review examining facilitation as an implementation strategy for evidence-based stroke care

2025· review· en· W4406327123 sur OpenAlexaff
Oyebola Fasugba, Heilok Cheng, Simeon Dale, Kelly Coughlan, Elizabeth McInnes, Dominique A. Cadilhac, N. Wah Cheung, Kelvin Hill, Kirsty Page, Estela Sanjuán, Emily Neal, Vivien Pollnow, Julia Slark, Eileen Gilder, Annemarei Ranta, Christopher Levi, Jeremy Grimshaw, Sandy Middleton

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésFacilitatorFacilitationMedicineCINAHLPsychological interventionNursing researchHealth services researchHealth administrationNursingMedical educationPsychologyPublic healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite evidence supporting interventions that improve outcomes for patients with stroke, their implementation remains suboptimal. Facilitation can support implementation of research into clinical practice by helping people develop the strategies to implement change. However, variability in the amount (dose) and type of facilitation activities/facilitator roles that make up the facilitation strategies (content), may affect the effectiveness of facilitation. This review aimed to determine if, and how, facilitation dose is measured or reported and the type of facilitation strategies used to support adoption of stroke interventions in hospitals and subacute settings. We also assessed whether the included studies had reporting checklists or guidelines. METHODS: The scoping review was based on Arksey and O'Malley's framework. Cochrane, CINAHL and MEDLINE databases were searched to identify randomised trials and quasi-experimental studies of stroke interventions published between January 2017 and July 2023. Accompanying publications (quantitative, qualitative, mixed methods or process evaluation papers) from eligible studies were also included. Narrative data synthesis was undertaken. RESULTS: Ten studies (23 papers) from 649 full-text papers met the inclusion criteria. Only two studies reported the total facilitation dose, measured as the frequency and duration of facilitation encounters. Authors of the remaining eight studies reported only the frequency and/or duration of varying facilitation activities but not the total dose. The facilitation activities included remote external facilitator support via ongoing telecommunication (phone calls, emails, teleconferences), continuous engagement from on-site internal facilitators, face-to-face workshops and/or education sessions from external or internal facilitators. Facilitator roles were broad: site-specific briefing, action planning and/or goal setting; identifying enablers and barriers to change; coaching, training, education or feedback; and network support. Only two studies included reporting checklists/guidelines to support researchers to describe interventions and implementation studies in sufficient detail to enable replication. CONCLUSIONS: There is a paucity of information on the measurement of facilitation dose and reporting on specific details of facilitation activities in stroke implementation studies. Detailed reporting of dose and content is needed to improve the scientific basis of facilitation as strategic support to enable improvements to stroke care. Development of a standardised measurement approach for facilitation dose would inform future research and translation of findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,882
Tête enseignante GPT0,790
Écart entre enseignants0,092 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueImplementation ScienceMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207