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 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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».