Stakeholder perspectives on implementation of internet-delivered cognitive behaviour therapy in physical medicine rehabilitation setting using the Consolidated Framework for Implementation Research
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite the growing evidence for the effects of tailored internet-delivered cognitive behaviour therapy (ICBT) programmes for those receiving physical rehabilitation, there is a lack of implementation of these programmes in a clinical or community setting. The aim of the current study was to evaluate barriers and facilitators of implementing an ICBT programme into a physical medicine rehabilitation setting. METHODS: Stakeholders with expertise in physical medicine rehabilitation were recruited (n = 25) including: 16 clinicians, 4 administrators, 3 persons with lived experience, and 2 care partners. Individual semi-structured interviews were conducted based on the domains of the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Transcripts were analysed using a positivist approach, using deductive thematic content analysis. Themes were coded based on the domains of CFIR. RESULTS: Facilitators for implementation primarily fell under intervention characteristics including relative advantage, strong evidence and quality, and design quality. Perceived barriers for implementation were identified in the inner setting including leadership engagement, culture, and available resources. CONCLUSIONS: The results from the current study provide insight on the factors that may contribute towards successful implementation of an ICBT programme in a physical medicine setting.
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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 | 0,183 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».