An evaluation study of the implementation of stroke best practice guidelines using a Knowledge Transfer Team approach.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Strokes will become an increasing burden on the Canadian health care and social systems in coming years. Caring for people who have experienced a stroke is a challenging issue. The Registered Nurses Association of Ontario (RNAO) developed Stroke Assessment Across the Continuum Best Practice Guidelines (BPGs) to support the best possible care for this population. This article reports the findings of an evaluation of the implementation of recommendations from the stroke BPGs using a Knowledge Transfer Team (KTT) at Mackenzie Health's Integrated Stroke Unit in Richmond Hill, Ontario. METHODS: Over a 12-month period, an evaluation of the implementation activities using structure, process, and outcome indicators, as well as identifying effective strategies for system-wide dissemination of BPG implementation and outcomes was completed. Data were collected from the staff, KTT members, and patients and their providers. RESULTS: The results clearly illustrate that all of the health care professionals involved in the study felt the KT approach was an effective method of implementing and disseminating the stroke BPGs. The main limitations perceived by staff and KTT members were time constraints, difficulty recruiting a larger sample size, competing priorities, lack of compliance, changes to charting, staff attrition, and a lack of financial support. CONCLUSION: The KTT approach resulted in improved patient care and outcomes, as illustrated by the high patient satisfaction levels.
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 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 | 0,008 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».