Providing Education and Training to Health Care Professionals to Address COVID-19 Health Disparities: Protocol for Implementation Project Using Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has underscored the need for targeted interventions to address health care disparities among specific health care professionals and mitigate the impact of the virus. In response, we developed a comprehensive statewide educational program protocol focused on subject areas of health equity, cultural sensitivity, infection prevention and control (IPC), and quality improvement (QI). OBJECTIVE: The project aims to improve health care professionals' knowledge and practice skills in the 4 subject areas, increase their comfort level in implementing health disparities-related QI projects, and facilitate the successful completion of QI projects addressing COVID-19 health disparities within their practice settings. METHODS: The Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance (RE-AIM) framework was used in the planning and evaluation of this innovative educational program, which combines the Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) learning model with one-on-one QI coaching. Participants engage in virtual interactive sessions led by experts and consultants, covering didactic presentations, case discussions, COVID-19 updates, and assessments. QI and health equity coaches provide guidance on developing QI projects targeting COVID-19 and other health disparities. Evaluation surveys are used for baseline, midpoint, and end-of-program assessment for self-reported comfort levels with knowledge and practice-based learning competencies in all 4 subject areas and health disparities-related QI project implementation. The Wilcoxon rank-sum test and Cochran-Armitage trend test will be used to compare pre- and postsurvey responses. Data from semistructured qualitative interviews, which capture insights into participants' application of ECHO training, will be analyzed using an inductive content analysis approach. RESULTS: A total of 50 ECHO sessions were held between November 2021 and May 2024. Overall, 510 participants attended at least one ECHO session, resulting in 3316 teaching encounters. The pre- and postsurvey data will be analyzed to study project impact and will be ready for publication in June 2026. CONCLUSIONS: By using implementation science methods, an innovative and comprehensive educational protocol was developed that integrates the training curriculum, evaluation metrics, and coaching support, allowing for the translation of the training into actionable community projects focused on addressing health disparities. This model has shown initial promise in terms of feasibility and uptake. Further studies are needed to evaluate the long-term effectiveness of these QI projects in reducing COVID-19 disparities. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/60901.
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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 | 0,153 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,013 |
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 ».