Community partners identified implementation considerations prior to a randomized clinical trial for uncontrolled asthma in Federally Qualified Health Centers
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Federally Qualified Health Centers (FQHC) are critically important in addressing the unmet healthcare needs of individuals impacted by poverty. We used implementation science frameworks to advance understanding of perceived and actual facilitators and barriers to a novel asthma intervention before initiating a FQHC practice-based clinical trial. Methods: Interviews with clinicians and administrators explored pre-implementation trial considerations. Transcripts were inductively coded using conventional content analysis. Results: Sixteen administrators and/or clinicians (88% female; mean age 49 ± 12.21; 44% Black race; 25% Hispanic ethnicity) from four FQHCs participated. Themes included (1) multi-level factors making successful implementation more or less likely, (2) pandemic-specific concerns with implications for current healthcare delivery challenges, and (3) unintended implementation consequences. Conclusions: Participants were optimistic about the likelihood of successful intervention implementation if challenges were recognized and managed. Combined with other planned assessments, this data may provide a more comprehensive evaluation of clinical trial implementation in FQHCs.
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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 | 0,305 | 0,372 |
| 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 | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».