Barriers to the implementation of sepsis guideline in a Canadian pediatric tertiary care centre
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Adherence to Clinical Practice Guidelines for sepsis can improve care processes and outcomes; however, sepsis guideline adherence is plagued by many barriers. The purpose of this article is to report the perceived barriers for implementing a sepsis guideline at British Columbia’s Children Hospital. Methods : This is a mixed method study. Data were collected from clinicians using a questionnaire that covered 3 major domains and included two open-ended questions. Quantitative data analysis focused on the Mean Overall Barrier Score (MOBS) in each category using descriptive and inferential statistical techniques. Qualitative data were analyzed thematically through deductive and inductive approaches. Results : A total of 176 clinicians participated in the study. Nurses and physicians were the largest groups of participants (52.7% and 41.2%, respectively). Nurses perceived more barriers (MOBS: 3.3; 95% CI: 3.1-3.4) compared to attending physicians (MOBS: 3.6; 95% CI: 3.3-3.8). The most frequent type of barriers reported was contextual, including environmental and guideline related barriers (MOBS: 3.1; 95% CI: 2.9-3.3), whereas the least barrier reported was lack of motivation (MOBS: 4.0; 95% CI: 3.9-4.2). Clinicians who were highly motivated and perceived less environmental barriers were more likely to use the guideline (Odds Ratio of 2.2 [ p = .036] and 2.2 [ p = .092], respectively). Conclusions : Motivation was the most important predictor of guideline use while contextual barriers hindered use. Therefore, motivating the clinicians and removing external barriers offers the best chance for successful guideline implementation. Furthermore, removing barriers for the use of sepsis guideline among nursing group needs more consideration.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».