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Enregistrement W6921214586 · doi:10.6084/m9.figshare.c.3725173

The FORGE AHEAD clinical readiness consultation tool: a validated tool to assess clinical readiness for chronic disease care mobilization in Canada’s First Nations

2017· other· en· W6921214586 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Specialized Academic Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleScale (ratio)IndigenousIntervention (counseling)Test (biology)Quality (philosophy)Participatory action researchChronic careHealth careCitizen journalism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Given the astounding rates of diabetes and related complications, and the barriers to providing care present in Indigenous communities in Canada, intervention strategies that take into account contextual factors such as readiness to mobilize are needed to maximize improvements and increase the likelihood of success and sustainment. As part of the national FORGE AHEAD Program, we sought to develop, test and validate a clinical readiness consultation tool aimed at assessing the readiness of clinical teams working on-reserve in First Nations communities to participate in quality improvement (QI) to enhance diabetes care in Canada. Methods A literature review was conducted to identify existing readiness tools. The ABCD – SAT was adapted using a consensus approach that emphasized a community-based participatory approach and prioritized the knowledge and wisdom held by community members. The tool was piloted with a group of 16 people from 7 provinces and 11 partnering communities to assess language use, clarity, relevance, format, and ease of completion using examples. Internal reliability analysis and convergence validity were conducted with data from 53 clinical team members from 11 First Nations communities (3–5 per community) who have participated in the FORGE AHEAD program. Results The 27-page Clinical Readiness Consultation Tool (CRCT) consists of five main components, 21 sub-components, and 74 items that are aligned with the Expanded Chronic Care Model. Five-point Likert scale feedback from the pilot ranged from 3.25 to 4.5. Length of the tool was reported as a drawback but respondents noted that all the items were needed to provide a comprehensive picture of the healthcare system. Results for internal consistency showed that all sub-components except for two were within acceptable ranges (0.77–0.93). The Team Structure and Function sub-component scale had a moderately significant positive correlation with the validated Team Climate Inventory, r = 0.45, p

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,178 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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