“A Connected Community”: Evaluating the Use of Project ECHO to Support the Implementation of an Evidence-Based Early Psychosis Care Model
Notice bibliographique
Résumé
Background and Hypothesis: (EPI-SET) is a study evaluating the implementation and impact of NAVIGATE, a manualized model of care for first episode psychosis in geographically diverse EPI programs in Ontario. Project Extension for Community Health Outcomes (ECHO), a virtual training and capacity-building model, was used to support the NAVIGATE implementation for participating programs. We evaluated ECHO EPI-SET in supporting this implementation. Methods: Using Moore's Evaluation Framework for Continuing Education, attendance and biweekly surveys were used to evaluate clinician engagement and satisfaction with ECHO. A self-reported survey was used to assess self-efficacy across core competencies, determine whether ECHO changed their practice, and describe the nature of any changes. Semi-structured interviews focusing on participants' experience with ECHO EPI-SET were analyzed using thematic analysis. Results: A total of 92 participants from 6 EPI sites participated across 3 cycles of ECHO EPI-SET. Mean satisfaction ratings were high (>4/5 on a Likert scale). Participants who worked longer at their sites reported higher rates of self-efficacy. The interviews identified 5 major themes: creating a community of practice; supporting NAVIGATE; change in practice/application; implementation support; and strengths and areas for improvement. Conclusions: This is the first published evaluation of using ECHO in supporting the implementation of a model of EPI care. Participation in ECHO was associated with high levels of clinician satisfaction, engagement, and self-efficacy. Qualitative data suggest that ECHO supported the development of a community of practice, learning, and practice change and may be a helpful tool to support future implementations of NAVIGATE.
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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 | 0,055 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».