Perceived factors influencing nurses' use of evidence-informed protocols for remote cancer treatment-related symptom management: A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess factors perceived to influence nurses' use of symptom protocols when providing remote management for oncology patients. METHOD: A mixed methods descriptive study was guided by the Knowledge-to-Action Framework. In 2013, 8 focus groups and 7 interviews were conducted with 49 nurses or patients/family members in three ambulatory oncology programs within different provincial healthcare systems. Role-play with a protocol was used during nurse focus groups/interviews. Nurses who provided remote symptom support received a survey. Data was triangulated using thematic analysis guided by the Ottawa Model of Research Use. RESULTS: Over 90% of nurses provide telephone support during regular hours only. These symptom protocols were being used by 14% of nurses at one program. Nurses rated the protocols positively for content and format (>85%) but 20% indicated too complex. Protocol facilitators were systematic approach, comprehensive, and evidence-based. Protocol barriers were too long, not for symptom clusters, and inadequate space for documenting. To facilitate use, nurses need to enhance their knowledge (73%) and skills (58%), get access to resources, and obtain performance feedback. Nurse barriers included the learning curve, being unaware of protocols, and feeling tied to a script. Organizational barriers were communication challenges with patients, lack of electronic charting, and no clear direction to use them (54%). CONCLUSIONS: Several barriers and facilitators were perceived to influence the use of symptom protocols. Nurses and patients/family members identified similar factors. Interventions are needed to overcome barriers to nurses using the protocols such as education, clear organizational mandate, and integration with documentation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».