Facilitating best practice in aged care: exploring influential factors through critical incident technique
Notice bibliographique
Résumé
Aim. The focus of this study is on the perspective of facilitators of evidence-based aged care in long-term care (LTC) homes about the factors that influence the outcome of their efforts to encourage nursing staff use of best practice knowledge. Design. Critical incident technique was used to examine facilitators' experiences. Methods. Thirty-four participants submitted critical incident stories about their facilitation experiences through face-to-face interviews, telephone interviews, and/or a web-based written questionnaire. The resultant 123 stories were analysed using an inductive qualitative approach. Results. Factors at individual and contextual levels impacted the success of facilitators' work. The approaches and traits of facilitators as well as the emotionality and intellectual capacity of nursing staff were the individual factors of influence. On a contextual level, the inherent leadership, culture, and workload demands within LTC homes, as well as externally imposed standards were influential. Conclusions. Primary factors influencing the facilitation of best aged care in LTC homes appear to be largely relational in nature and intimately connected to the emotionality of those who work within these settings. Enhancing the interactional patterns amongst staff and leaders as well as promoting a positive emotional climate may be particularly effective in promoting better aged care nursing practice.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».