Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To improve performance of a neonatal transport team by implementing a research-based family assessment instrument. Objectives included providing a structure for evaluating families and fostering the healthcare relationship. BACKGROUND/RATIONALE: Neonatal transports are associated with family crises. Transport teams require a comprehensive framework to accurately assess family responses to adversity and tools to guide their practice toward parental mastery of the event. Currently, there are no assessment tools that merge family nursing expertise with neonatal transport. DESCRIPTION OF THE PROJECT: A family assessment tool grounded in contemporary family nursing theory and research was developed by a clinical nurse specialist. The Ottawa Model of Research Use guided the process of piloting the innovation with members of a transport team. Focus groups, interviews, and surveys were conducted to create profiles of barriers and facilitators to research use by team members. Tailored research transfer strategies were enacted based on the profile results. OUTCOME: Formative evaluations demonstrated improvements in team members' perceptions of their knowledge, family centeredness, and ability to assess and intervene with families. The family assessment tool is currently being incorporated into Clinical Practice Guidelines for Transport and thus will be considered standard care. CONCLUSION: Use of a family assessment tool is an effective way of appraising families and addressing suffering. The Ottawa Model of Research Use provided a framework for implementing the clinical innovation. IMPLICATIONS FOR NURSING PRACTICE: A key role of the clinical nurse specialist is to influence nursing practice by fostering research use by practitioners. When developing and implementing a clinical innovation, input from end users and consumers is pivotal. Incorporating the innovation into a practice guideline provides a structure to imbed research evidence into practice.
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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 | 0,004 | 0,046 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».