Transforming healthcare by prioritizing qualitative and quantitative clinical trial evidence: evaluating the Aging, Community and Health Research Unit’s Community Partnership Program for Older Adults (ACHRU-CPP)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to test the effectiveness and implementation of a complex integrated care intervention for older adults. We collected both quantitative and qualitative data, which is recommended in evaluating complex interventions to gain a comprehensive understanding of key success factors. Often, congruence is sought and considered desirable when integrating the findings from both data types. However, data are not always congruent, nor is it suboptimal when incongruence occurs, as we illustrate in this case study. We present the divergent findings from a large community-based implementation-effectiveness hybrid type II trial, and how the struggle to reconcile incongruent results yielded rich insights informing the next steps for translational research on the intervention being tested. METHODS: Previous foundational research, including a pilot study and randomized controlled trial (RCT), showed promising results and supported proceeding with a multi-site pragmatic hybrid type II effectiveness-implementation RCT. This recent RCT was undertaken and quantitative and qualitative data were collected to inform the effectiveness and implementation evaluation. To synthesize the findings and guide integration of this large body of evidence, we developed a conceptual model which combined two existing frameworks: the Consolidated Framework for Implementation Research and Quintuple Aim. We used this model to identify the evidence and relate it to relevant implementation and intervention determinants/outcomes. We then synthesized the evidence to distall the main messages regarding the future of the intervention, which involved reconciling apparently discrepant findings from the quantitative and qualitative approaches. RESULTS: The current RCT showed no statistically significant effect for participants for the primary (or secondary) outcomes yet the implementation evaluation consistently found perceived benefits of the intervention for patients, providers, and the healthcare system. Qualitative evidence was critical in understanding contextual factors potentially responsible for the absence of a treatment effect (e.g., COVID-19), strategies to overcome challenges experienced in participant engagement and intervention delivery, and recent policy/practice setting changes which showed strong alignment with the intervention and supported its future implementation. CONCLUSIONS: With the goal of the hybrid type II effectiveness and implementation study in mind, stakeholders encouraged proceeding with a scalability assessment to consider the evidence from the current trial within the context of our prior research, the broader literature for similar interventions, and the ever-changing policy context. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov NCT03664583. Registration date: September 10, 2018.
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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 | 0,664 | 0,650 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».