Improving the Provision of Enteral Nutrition in the Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tailoring interventions to address identified barriers to change may be an effective strategy to implement guidelines and improve practice. The purpose of this article is to describe the development and implementation of a tailored intervention to overcome barriers to enterally feeding critically ill patients. METHODS: A before-after study was conducted in 5 hospitals in North America. We adopted a pragmatic stepwise approach to developing and implementing a tailored intervention-namely, (1) formation of a guideline implementation team, (2) identification of barriers to the provision of enteral nutrition (ie, guideline-practice gap analysis, staff survey, focus group with key stakeholders), (3) focus group to prioritize these barriers, (4) brainstorming to select interventions to overcome the prioritized barriers, (5) a 12-month implementation phase including bimonthly progress meetings, and (6) evaluation of the tailored intervention. RESULTS: All sites identified and prioritized barriers to target for change and developed a tailored action plan. Three of the 22 potential barriers were prioritized by all sites, resulting in common components to the action plans. However, barriers and interventions that were unique to specific sites were also identified. All sites were successful in implementing most of the selected strategies during the implementation phase, although the degree of implementation varied depending on the type of strategy and the site. CONCLUSION: This stepwise process to developing and implementing an intervention tailored to barriers is promising and could be considered by dietitians and other providers seeking to improve nutrition practice.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».