Integrating an evidence‐based intervention into clinical practice: ‘transitional relationship model’
Notice bibliographique
Résumé
Accessible summary The transitional relationship model (TRM) facilitates the discharge of psychiatric clients from hospital to community by providing hospital staff involvement until a therapeutic relationship has been established with a community care provider as well as peer support. Psychiatric wards at six hospital sites implemented the TRM in three waves. Monthly summaries, progress reports, meeting minutes and focus group discussions were reviewed in order to uncover facilitators and barriers to TRM implementation. Factors that facilitated TRM implementation included: educational modules for staff and peer training, the presence of on‐site champions, and supportive documentation systems. Barriers included: feeling swamped/overwhelmed, death by process, team dynamics and changes in champions. Implementation strategies suggested by the initial hospital wards were used to enhance implementation on subsequent wards, leading to positive outcomes. This study highlights the need to address work environment issues when implementing healthcare interventions, particularly for interprofessional teams. Abstract The transitional relationship model (TRM) facilitates the discharge process by providing peer support and hospital staff involvement until a therapeutic relationship has been established with a community care provider. A quasi‐experimental, action‐oriented research design was employed in which psychiatric wards at six hospital sites implemented the model in three waves. Helpful strategies were identified by each wave of wards for consideration by subsequent wards. Using an ethnographic approach, qualitative data were examined to uncover experiences and perceptions of TRM implementation and to help identify key issues that were supporting or hampering implementation. Specific strategies that facilitate the implementation of TRM include: (1) the use of educational modules for on‐ward hospital staff training and peer training; (2) presence of on‐site champions; and (3) supportive documentation systems. Issues identified as barriers to implementation included: (1) feeling drowned, swamped and overwhelmed; (2) death by process; (3) team dynamics; and (4) changes in champions. Staged large‐scale implementation of the TRM allowed for iterative improvements to the model leading to positive outcomes. This study highlights the need to address work environment issues, particularly interprofessional teams.
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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 | 0,046 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».