Developing team leadership to facilitate guideline utilization: planning and evaluating a 3-month intervention strategy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research describes leadership as important to guideline use. Yet interventions to develop current and future leaders for this purpose are not well understood. AIM: To describe the planning and evaluation of a leadership intervention to facilitate nurses' use of guideline recommendations for diabetic foot ulcers in home health care. METHOD: Planning the intervention involved a synthesis of theory and research (qualitative interviews and chart audits). One workshop and three follow-up teleconferences were delivered at two sites to nurse managers and clinical leaders (n=15) responsible for 180 staff nurses. Evaluation involved workshop surveys and interviews. RESULTS: Highest rated intervention components (four-point scale) were: identification of target indicators (mean 3.7), and development of a team leadership action plan (mean 3.5). Pre-workshop barriers assessment rated lowest (mean 2.9). Three months later participants indicated their leadership performance had changed as a result of the intervention, being more engaged with staff and clear about implementation goals. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Creating a team leadership action plan to operationalize leadership behaviours can help in delivery of evidence-informed care. Access to clinical data and understanding team leadership knowledge and skills prior to formal training will assist nursing management in tailoring intervention strategies to identify needs and gaps.
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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 | 0,016 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».