An implementation demonstration of Engage, a behavioral intervention for depression, in a geriatric mental health care setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Engage is an empirically-supported brief behavioral intervention for later-life depression yet to translate from randomized controlled trials to implementation. This study evaluated a real-world implementation demonstration of Engage across a geriatric mental health care setting. METHOD: The exploration, preparation, implementation, sustainment framework guided this demonstration. Interprofessional case managers received training and ongoing consultation in Engage and applied it with older adults with depression over four months. Upon completion of the implementation trial, providers participated in a 1-h focus group to provide feedback about training, treatment perceptions, and facilitators and barriers to implementation. Focus group transcripts were double-coded using thematic analysis to extract themes informed by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). RESULTS: = 21 provider participant respondents) related to CFIR constructs of innovation adaptability, innovation design, critical incidents, compatibility, access to knowledge and information, need, and capability. Findings suggest that Engage is feasible and fits the needs of providers, patients, and the healthcare system. Implementation barriers included depressive symptom burden, patient complexity, and therapist concerns related to self-efficacy and previous experiences. CONCLUSION: Provider feedback can inform and strengthen implementation of evidence-based psychotherapies such as Engage.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».