Key factors for national spread and scale-up of an eConsult innovation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Expanding healthcare innovations from the local to national level is a complex pursuit requiring careful assessment of all relevant factors. In this study (a component of a larger eConsult programme of research), we aimed to identify the key factors involved in the spread and scale-up of a successful regional eConsult model across Canada. Methods We conducted a constant comparative thematic analysis of stakeholder discussions captured during a full-day National eConsult Forum meeting held in Ottawa, Canada, on 11 December 2017. Sixty-four participants attended, representing provincial and territorial governments, national organisations, healthcare providers, researchers and patients. Proceedings were recorded, transcribed and underwent qualitative analysis using the Framework for Applied Policy Research. Results This study identified four main themes that were critical to support the intentional efforts to spread and scale-up eConsult across Canada, namely (1) identifying population care needs and access problems, (2) engaging stakeholders who were willing to roll up their sleeves and take action, (3) building on current strategies and policies, and (4) measuring and communicating outcomes. Conclusions Efforts to promote innovation in healthcare are more likely to succeed if they are based on an understanding of the forces that drive the spread and scale-up of innovation. Further research is needed to develop and strengthen the conceptual and applied foundations of the spread and scale-up of healthcare innovations, especially in the context of emergent learning health systems across Canada and beyond.
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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 | 0,026 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».