Does a champion-led implementation toolkit have the potential to improve aphasia guideline adherence? Results from a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Active implementation efforts are needed to reduce evidence-practice gaps in post-stroke aphasia services. One potential solution is a comprehensive toolkit incorporating evidence-based implementation tools, led by trained Change Champions. We explored the feasibility, acceptability, and potential effectiveness of a prototype toolkit to improve speech-language pathologists' practice. METHOD: = 12 speech-language pathologists). Two Change Champions completed training then selected tools to support provision of written aphasia-friendly information for 3 months. Outcome measures included: a) Pre-post medical record audits, b) pre-post behavioural-determinants surveys, and c) post-study clinician focus groups. Data were analysed using descriptive statistics and non-parametric tests for quantitative data and content analysis for qualitative data, then integrated using a convergent interactive approach. RESULT: Clinicians perceived the toolkit was feasible and acceptable, and highlighted the benefit of Change Champions and resources in facilitating change. Post-implementation written aphasia-friendly information provision increased by 60% (p = 0.005) and most (12/14) targeted barriers improved, suggesting the toolkit with Change Champion support had the potential to improve practice. CONCLUSION: The champion-led implementation toolkit prototype was feasible and acceptable, improving guideline-recommended aphasia care. Result support further development of a theory-informed, tailorable implementation toolkit to improve aphasia services.
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 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 | 0,071 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».