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Enregistrement W4413358756 · doi:10.5334/ijic.nacic24022

Barriers and Facilitators for Healthcare Providers Integrating Prevention into Connect Care EHR in Diverse Clinical Settings

2025· article· en· W4413358756 sur OpenAlexaffabout
Sharon Mah, Madison Bischoff, Amanda Cisar, Kimberly Manalili, Gary Teare, Kamala Adhikari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careNursingIntegrated careBusinessMedicineKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study aims to understand healthcare providers and facilitators to implement screening, brief intervention and referral (SBIR) for modifiable risk factors (alcohol, tobacco and physical inactivity) using electronic health record (EHR) across acute and ambulatory care settings. Approach Alberta Health Services (AHS) is implementing SBIR for modifiable risk factors using EHRs across hospital settings. We employed a multiple case studies approach with co-design and qualitative descriptions to understand the experiences of diverse healthcare providers on SBIR implementation. Prior to SBIR implementation: Clinical leaders across AHS were engaged and consulted. Clinical sites were recruited to implement SBIR based on their readiness to implement SBIR. Implementation facilitators (IF) completed observational clinic inventories, engaged healthcare providers to understand workflow, capacity, patient context and load. Healthcare provider recruitment to implement SBIR is opportunistic and on-going at each clinical site. During SBIR implementation: We used participant observations, descriptive field notes, iterative semi-structured interviews with 6 IFs. Additionally, opportunistic touch-base calls, surveys, and interviews with healthcare providers are underway. Data collection is guided by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Participant observations and touch-base calls are recorded as descriptive field notes. Three readiness surveys were conducted to ensure our team could rapidly facilitate support at each phase of healthcare provider implementation. Qualitative data were transcribed, abductive thematic analysis completed in NVivo 2/4 and mapped back to the CFIR to systematically understand barriers and facilitators. Findings are presented back to the team on a three-month cycle to ensure accurate interpretation and agile application of strategies to resolve barriers. Results: Preliminary results of providers SBIR implementation revealed barriers and facilitators are based on ambulatory and acute care clinical contexts. Acute care clinics involved nurses with surgical / trauma patients. IFs reported the nurses barriers were their belief that SBIR does not make a difference; SBIR increased their workload; challenges integrating SBIR with workflow and patients critical health stopped intervention; fragmented screening tools in ERH make documentation difficult, follow-up; need for consistent smart phrases for data tracking; communication and coordination gap between IFs and nurses. Facilitators to SBIR implementation involve co-designing and refining SBIR to workflow, co-developing discharge checklist to support brief intervention and referral; co-developed smart-phrases for easy documentation; consistent engagement/communication with nurses and clinical leaders. Ambulatory clinicians are physicians and nurses with medically complex patients. IF reported clinicians barriers were challenges with documenting SBIR in EHR; preference for unique smart-phrases; and making referrals since referral programs are not currently using EHR. IFs reported facilitators were physician knowledge, motivation and capacity to implement; co-developed SBIR cheat sheets and orientation checklist to support casual nurses and residents training. Implications: SBIR implementation and adaptations are context specific that reflect ambulatory and acute care settings. Developing strong relationships with clinical teams facilitated the adaptation of training resources, co-designing checklists, discharge lists, and finding solutions that facilitate SBIR implementation in EHR for diverse clinical settings is vital for spread and scale. Our next steps involve incorporating lessons learned to spread, scale and sustainability of SBIR in EH

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,462 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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