Experience of adapting and implementing an evidence-based nursing guideline for prevention of diaper dermatitis in a paediatric oncology setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diaper dermatitis is one of the most common skin problems in children often caused by irritants that promote skin breakdown, such as moisture and faecal enzymes. It has been estimated that the incidence of diaper dermatitis is as high as 50% in children receiving chemotherapy. The scientific literature suggests a variety of preventative measures, but only a minority are systematically tested and supported by clinical evidence. AIM: The purpose of this paper is to adapt and implement a skincare guideline to better prevent diaper dermatitis in the paediatric oncology population. METHODS: The Knowledge to Action process was used to guide the adaptation and implementation of the new guideline. As part of this process, different tools were used to identify and review selected knowledge (Appraisal of Guidelines Research Evaluation instrument), to tailor and adapt knowledge to the local context (ADAPTE process), to implement interventions (Registered Nurses' Association of Ontario toolkit) and to evaluate outcomes (qualitative analysis). The main outcomes measured included implementation of the guideline and nursing practice change. RESULTS: The guideline was successfully implemented as reported by nurses in focus group sessions and as measured by changes in nursing documentation. CONCLUSION: The implementation of the guideline was successful on the account of the interplay of three core elements: The level and nature of the evidence; the context in which the research was placed; the method in which the process was facilitated.
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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 | 0,040 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».