Nurses’ fidelity to theory‐based core components when implementing Family Health Conversations – a qualitative inquiry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: A family systems nursing intervention, Family Health Conversation, has been developed in Sweden by adapting the Calgary Family Assessment and Intervention Models and the Illness Beliefs Model. The intervention has several theoretical assumptions, and one way translate the theory into practice is to identify core components. This may produce higher levels of fidelity to the intervention. Besides information about how to implement an intervention in accordance to how it was developed, evaluating whether it was actually implemented as intended is important. Accordingly, we describe the nurses' fidelity to the identified core components of Family Health Conversation. INTERVENTION AND RESEARCH METHODS: Six nurses, working in alternating pairs, conducted Family Health Conversations with seven families in which a family member younger than 65 had suffered a stroke. The intervention contained a series of three-1-hour conversations held at 2-3 week intervals. The nurses followed a conversation structure based on 12 core components identified from theoretical assumptions. The transcripts of the 21 conversations were analysed using manifest qualitative content analysis with a deductive approach. RESULTS AND CONCLUSION: The 'core components' seemed to be useful even if nurses' fidelity varied among the core components. Some components were followed relatively well, but others were not. This indicates that the process for achieving fidelity to the intervention can be improved, and that it is necessary for nurses to continually learn theory and to practise family systems nursing. We suggest this can be accomplished through reflections, role play and training on the core components. Furthermore, as in this study, joint reflections on how the core components have been implemented can lead to deeper understanding and knowledge of how Family Health Conversation can be delivered as intended.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».