Changing the Use of Electronic Fetal Monitoring and Labor Support: A Case Study of Barriers and Facilitators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decreasing the use of continuous electronic fetal monitoring and increasing professional labor support for low-risk pregnancies are recommended by the Society of Obstetricians and Gynecologists of Canada. This study explored factors influencing the successful (and unsuccessful) introduction of an evidence-based fetal health surveillance guideline. METHODS: This qualitative case study was conducted at two tertiary and one community hospital. Data were collected in 14 clinician focus groups (51 nurses), followed by 8 interviews with nurse administrators and educators. Analysis of verbatim transcripts and unit records included coding and categorizing data to form profiles that were compared across hospitals. RESULTS: Implementation of the guideline recommendations in the hospital settings was affected by many different factors originating in the practice environment, with the potential adopters, and related to the characteristics of the guideline. The influences of these diverse factors interacted sometimes to magnify or counteract each other's effect. The physical setting, adopter concerns, and the medicolegal issues surrounding the guideline played critical roles in uptake. In addition, changes preceding the introduction of the recommendations, the institution's agenda, and nursing and medical leadership influenced the uptake of guideline recommendations. The number and experience of nurses in each setting and availability of equipment also affected guideline acceptance and use. CONCLUSIONS: When implementing best practice, it is important to identify organizational barriers to the change that will need managing by the appropriate level of administration in the organization. Careful tailoring of implementation interventions to the barriers originating with the potential adopters is also necessary. Be prepared for unanticipated effects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle