Implementation of the virtual transitional care stroke intervention for older adults with stroke and multimorbidity: A qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Older adults with stroke and multimorbidity experience frequent care transitions, which are often poorly coordinated and fragmented. We conducted a pragmatic randomized controlled trial (RCT) to test the implementation and effectiveness of the Transitional Care Stroke Intervention (TCSI), a 6-month, multi-component, evidence-informed intervention to support older adults with stroke and multimorbidity using outpatient stroke rehabilitation services. The TCSI was designed to support self-management, improve health outcomes, and enhance the quality and experience of care transitions. Objective: To explore the facilitators and challenges to implementing the TCSI, from the perspective of healthcare providers (HCPs) (n = 12) and Managers (n = 3). Methods: Data collection and analysis were guided by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Data were collected from study documents, individual and group interviews conducted with HCPs and a Care Coordinator, and surveys from managers. Data were analyzed using thematic analysis. Results: Intervention implementation was facilitated by: a) strong collaborative and interdependent HCP team relationships, b) dedicated resources (funding, staffing) to support intervention delivery, c) training and ongoing support, customized to individual HCP needs, d) organizational readiness, strong leadership, and effective champions, e) structures to facilitate virtual information-sharing, and f) regular monitoring of intervention implementation. Implementation challenges included: a) COVID-19 related challenges (staff turnover, community service disruptions), b) poor communication with community service providers, c) documentation burden (intervention-related), and d) virtual care delivery. Conclusions: This research enhances understanding of the diversity of factors influencing implementation of the TCSI, and the conditions under which implementation is more likely to succeed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».