Implementing a new clinical service – what’s your elevator pitch?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with multiple sclerosis (PwMS) identify emotional well-being as a key unmet care need. Mindfulness-based interventions (MBI) can improve emotional well-being in PwMS; however, there is a lack of information on their implementation in routine care. Healthcare policy influencers may provide critical insight as to the implementation process. The aim of this study was to explore the needs and priorities of healthcare policy influencers for implementing MBIs for PwMS in Canada. METHODS: A qualitative descriptive approach was adopted using semi-structured interviews with an inductive thematic analysis. Healthcare policy influencers (e.g., senior clinical leaders, provisional health service commissioners, healthcare policymakers) in various settings across Ontario were recruited. RESULTS: Twelve individuals with an average age of 51.1 ± 8.9 years participated in the semi-structured interviews. Interviews ranged from 12 to 60 min. Four themes were identified in thematic analysis: (1) Need for evidence with a personal connection is foundational; (2) People Power: Need for Implementation champions; (3) Finding its place: Need for embedding interventions into existing systems; and (4) Sustainability: Need for focus on long-term impact. CONCLUSION: Our study provides novel insight into complex factors which affect implementation of new interventions, such as MBIs for PwMS, into the healthcare landscape in Ontario. Six key steps were identified for implementors to consider when seeking to implement a new intervention: (1) identify the problem and the need for intervention, (2) establish evidence highlighting evidence of effectiveness for an intervention, (3) build a team of implementation champions, (4) pilot the novel intervention to establish proof of concept, feasibility, and ecological integration within current landscape, (5) identify decision makers for intervention implementation, and (6) develop an 'elevator pitch' for decision makers. The implementation process is convoluted and can lack clarity. This is a major challenge for implementers. We have identified six key steps for implementers to consider, making this process more transparent and hopefully more successful. Future research should explore, test, and bridge the gaps in the implementation pathway we have identified, as this may be critical in closing the gaps that exist in our healthcare systems.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».