Improving quality of care through routine, successful implementation of evidence-based practice at the bedside: an organizational case study protocol using the Pettigrew and Whipp model of strategic change
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based practice (EBP) is an expected approach to improving the quality of patient care and service delivery in health care systems internationally that is yet to be realized. Given the current evidence-practice gap, numerous authors describe barriers to achieving EBP. One recurrently identified barrier is the setting or context of practice, which is likewise cited as a potential part of the solution to the gap. The purpose of this study is to identify key contextual elements and related strategic processes in organizations that find and use evidence at multiple levels, in an ongoing, integrated fashion, in contrast to those that do not. METHODS: The core theoretical framework for this multi-method explanatory case study is Pettigrew and Whipp's Content, Context, and Process model of strategic change. This framework focuses data collection on three entities: the Why of strategic change, the What of strategic change, and the How of strategic change, in this case related to implementation and normalization of EBP. The data collection plan, designed to capture relevant organizational context and related outcomes, focuses on eight interrelated factors said to characterize a receptive context. Selective, purposive sampling will provide contrasting results between two cases (departments of nursing) and three embedded units in each. Data collection methods will include quantitative tools (e.g., regarding culture) and qualitative approaches including focus groups, interviews, and documents review (e.g., regarding integration and "success") relevant to the EBP initiative. DISCUSSION: This study should provide information regarding contextual elements and related strategic processes key to successful implementation and sustainability of EBP, specifically in terms of a pervasive pattern in an acute care hospital-based health care setting. Additionally, this study will identify key contextual elements that differentiate successful implementation and sustainability of EBP efforts, both within varying levels of a hospital-based clinical setting and across similar hospital settings interested in EBP.
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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 | 0,114 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».