Lessons Learned From Implementing a Novel Feeding Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study describes the results of an evaluation of educational strategies used to implement a novel enteral feeding protocol in 9 North American intensive care units (ICUs). Materials and Methods: Members of the protocol implementation teams at each ICU distributed a questionnaire to ICU nurses after the implementation of the Enhanced Protein-Energy Provision via the Enteral Route Feeding Protocol in Critically Ill Patients (PEP uP) protocol. Eight different educational strategies were evaluated. Questionnaires were distributed in both paper and electronic format to all nursing staff and used both a visual analog Likert-type scale and open-ended questions. Results: The response rate to the questionnaire was 166 of 434 or 38.2%. More than 70% of respondents rated 5 of the educational strategies as very useful or somewhat useful, including the long PowerPoint presentation at in-services and critical care rounds, the short PowerPoint presentation for 1-on-1 and group bedside teaching, and a self-learning module. The percentage of nurses who found the bedside protocol tools of the enteral feeding order set, gastric feeding flowchart, and volume-based feeding schedule either "very easy" or "somewhat easy" to use were 64.0%, 60.5%, and 59.1%, respectively. Conclusion: The use of multiple teaching formats, including the long and short PowerPoint presentations and self-teaching module, appeared to meet the learning needs of most of the group. The majority of the bedside tools developed to facilitate the implementation of the PEP uP protocol were considered easy to use.
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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 | 0,011 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».