Successful implementation of an enhanced recovery after surgery programme for elective colorectal surgery: a process evaluation of champions’ experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Enhanced recovery after surgery (ERAS) is a multimodal evidence-based approach to patient care that has become the standard in elective colorectal surgery. Implemented globally, ERAS programmes represent a considerable change in practice for many surgical care providers. Our current understanding of specific implementation and sustainability challenges is limited. In January 2013, we began a 2-year ERAS implementation for elective colorectal surgery in 15 academic hospitals in Ontario. The purpose of this study was to understand the process enablers and barriers that influenced the success of ERAS implementation in these centres with a view towards supporting sustainable change. METHODS: A qualitative process evaluation was conducted from June to September 2014. Semi-structured interviews with implementation champions were completed, and an iterative inductive thematic analysis was conducted. Following a data-driven analysis, the Normalization Process Theory (NPT) was used as an analytic framework to understand the impact of various implementation processes. The NPT constructs were used as sensitizing concepts, reviewed against existing data categories for alignment and fit. RESULTS: Fifty-eight participants were included: 15 surgeons, 14 anaesthesiologists, 15 nurses, and 14 project coordinators. A number of process-related implementation enablers were identified: champions' belief in the value of the programme, the fit and cohesion of champions and their teams locally and provincially, a bottom-up approach to stakeholder engagement targeting organizational relationship-building, receptivity and support of division leaders, and the normalization of ERAS as everyday practice. Technical enablers identified included effective integration with existing clinical systems and using audit and feedback to report to hospital stakeholders. There was an overall optimism that ERAS implementation would be sustained, accompanied by concern about long-term organizational support. CONCLUSIONS: Successful ERAS implementation is achieved by a complex series of cognitive and social processes which previously have not been well described. Using the Normalization Process Theory as a framework, this analysis demonstrates the importance of champion coherence, external and internal relationship building, and the strategic management of a project's organization-level visibility as important to ERAS uptake and sustainability.
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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 | 0,038 | 0,043 |
| 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 | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».