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Enregistrement W2133139863 · doi:10.12927/cjnl.2005.17034

Changing Nursing Practice: Evaluating the Usefulness of a Best-Practice Guideline Implementation Toolkit

2005· article· en· W2133139863 sur OpenAlexaffvenue
Maureen Dobbins, Barbara Davies, Evangeline Danseco, Nancy Edwards, Tazim Virani

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBest practiceGuidelineResource (disambiguation)NursingSteering committeeHealth careQuality (philosophy)Plan (archaeology)Medical educationMedicinePsychologyProcess managementComputer scienceEngineering managementBusinessEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This pilot study describes the evaluation of an 88-page Toolkit that was developed to guide nursing leaders, including advanced practice nurses, managers and steering committees, who were responsible for coordinating implementation of selected best-practice guidelines (BPG) in their respective agencies. METHODS: The self-administered questionnaire was mailed to all clinical resource nurses and steering committee members involved in implementing best-practice guidelines. The questionnaire evaluated the usefulness of the content of five chapters (and the case scenarios and worksheets included with each chapter). RESULTS: Sixty-eight percent of respondents returned the questionnaire. More than 85% of them found the Toolkit helpful during the implementation process; 83% reported using it, 80% said they would use it again. The Toolkit was used primarily to identify, analyze and engage stakehoLders, and to assess environmental readiness. Fifty-seven percent of respondents said they used the Toolkit to plan the implementation strategy. CONCLUSIONS: The Toolkit assessed in this evaluation shows promise as a useful guide for those charged with BPG implementation. Like other guidelines that are based on evidence, the Toolkit will require occasional updates to ensure that the strategies proposed reflect current evidence. Nursing leaders have a responsibility to keep up to date and to provide efficient and effective healthcare services. Best-practice guidelines or clinical practice guidelines are useful tools that synthesize the latest evidence and provide recommendations for care providers aiming to improve the quality of patient care (Grol 2001). Many leaders are challenged to know how and when to implement the increasing numbers of practice guidelines. The purpose of this article is to describe a pilot study to evaluate a Toolkit that was developed to guide nursing leaders in implementing selected best-practice guidelines (BPGs) in their respective agencies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,220
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,220
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,629
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,055 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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