Managing Heart Failure in the Long-Term Care Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation of heart failure guidelines in long-term care (LTC) settings is challenging. Understanding the conditions of nursing practice can improve management, reduce suffering, and prevent hospital admission of LTC residents living with heart failure. OBJECTIVE: The aim of the study was to understand the experiences of LTC nurses managing care for residents with heart failure. METHODS: This was a descriptive qualitative study nested in Phase 2 of a three-phase mixed methods project designed to investigate barriers and solutions to implementing the Canadian Cardiovascular Society heart failure guidelines into LTC homes. Five focus groups totaling 33 nurses working in LTC settings in Ontario, Canada, were audiorecorded, then transcribed verbatim, and entered into NVivo9. A complex adaptive systems framework informed this analysis. Thematic content analysis was conducted by the research team. Triangulation, rigorous discussion, and a search for negative cases were conducted. Data were collected between May and July 2010. RESULTS: Nurses characterized their experiences managing heart failure in relation to many influences on their capacity for decision-making in LTC settings: (a) a reactive versus proactive approach to chronic illness; (b) ability to interpret heart failure signs, symptoms, and acuity; (c) compromised information flow; (d) access to resources; and (e) moral distress. DISCUSSION: Heart failure guideline implementation reflects multiple dynamic influences. Leadership that addresses these factors is required to optimize the conditions of heart failure care and related nursing practice.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».