A qualitative examination of changing practice in Canadian neonatal intensive care units
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal was to explore the perspectives of health care professionals on factors that influence change to policies, protocols and practices in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU) with regard to nosocomial infection and chronic lung disease. Study design An exploratory descriptive design using semi-structured individual and focus group interviews was used. Individual interviews (n=76) and focus group sessions (n=14 with a total of 78 participants) were conducted for a total of 154 health professional participants. METHODS: Mayring's qualitative content analysis approach was used to analyse the data. All interviews were audio-taped, transcribed and analysed using inductive reasoning. The data were then organized into categories that reflected emerging themes. RESULTS: Seven categories that influenced practice change were derived from the data including staffing issues, consistency in practice, the approval process, a multidisciplinary approach to care, frequency and consistency of communication, rationale for change and the feedback process. These categories were further delineated into three emerging themes related to human resources, organizational structure and communications. Pettigrew's conceptual framework provided a lens to view the results in relation to the process of change. CONCLUSIONS: This study has helped to further our understanding of individual and organizational factors that facilitate and hinder changes in clinical practice in the NICU. These factors will be used as a starting point for organizational change to enhance infant outcomes in the NICU.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».