Using Implementation Science to Facilitate Evidence-Based Practice Changes to Promote Optimal Outcomes for Orthopaedic Patients
Notice bibliographique
Résumé
Implementation Science is a relatively new field that focuses on discovering strategies to reduce the gap between research and practice. The revised Promoting Action on Research Implementation in Health Services (PARIHS) framework was used to evaluate implementation of an evidence-based project that was designed to reduce the impact of delirium on hospitalized, older, orthopaedic patients. Interventions used in the pilot project were compared with the core elements of the PARIHS framework: evidence, context, facilitation, and successful implementation. Strategies to improve hospital-wide adoption of the evidence-based delirium prevention and treatment protocols centered on providing adequate and appropriate resources and clarifying roles. Specific recommendations to promote hospital-wide adoption and maintenance included enhancing training and improving integration of the assessments and protocols into overall workflow.
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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 | 0,406 | 0,506 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».