Strategies to overcome barriers to implementing osteoporosis and fracture prevention guidelines in long-term care: a qualitative analysis of action plans suggested by front line staff in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoporosis is a major global health problem, especially among long-term care (LTC) facilities. Despite the availability of effective clinical guidelines to prevent osteoporosis and bone fractures, few LTC homes actually adhere to these practical recommendations. The purpose of this study was to identify barriers to the implementation of evidence-based practices for osteoporosis and fracture prevention in LTC facilities and elicit practical strategies to address these barriers. METHODS: We performed a qualitative analysis of action plans formulated by Professional Advisory Committee (PAC) teams at 12 LTC homes in the intervention arm of the Vitamin D and Osteoporosis Study (ViDOS) in Ontario, Canada. PAC teams were comprised of medical directors, administrators, directors of care, pharmacists, dietitians, and other staff. Thematic content analysis was performed to identify the key themes emerging from the action plans. RESULTS: LTC teams identified several barriers, including lack of educational information and resources prior to the ViDOS intervention, difficulty obtaining required patient information for fracture risk assessment, and inconsistent prescribing of vitamin D and calcium at the time of admission. The most frequently suggested recommendations was to establish and adhere to standard admission orders regarding vitamin D, calcium, and osteoporosis therapies, improve the use of electronic medical records for osteoporosis and fracture risk assessment, and require bone health as a topic at quarterly reviews and multidisciplinary conferences. CONCLUSIONS: This qualitative study identified several important barriers and practical recommendations for improving the implementation of osteoporosis and fracture prevention guidelines in LTC settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».