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Enregistrement W2517556538 · doi:10.1136/bmjspcare-2016-001204.20

The influence of organisational context and practitioner attitudes on implementation of the carer support needs assessment tool (CSNAT) intervention

2016· article· en· W2517556538 sur OpenAlexaboutno aff
Janet Diffin, Gail Ewing, Gunn Grande

Notice bibliographique

RevueBMJ Supportive & Palliative Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Psychological interventionPalliative careIntervention (counseling)Early adopterPsychologyNursingService (business)MedicineBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The Carer Support Needs Assessment Tool (CSNAT) intervention identifies and addresses family carer support needs towards end of life. 1–3 A paucity of studies has investigated how to successfully implement evidence based interventions within palliative care. Aim Investigate how staff attitudes and organisational context affect implementation of the CSNAT intervention in palliative care. Methods 36 UK palliative care services participated. Staff surveys measured attitudes and context prior to, and six months after the implementation began including (i) a questionnaire assessing staff attitudes to the CSNAT; (ii) The Alberta Context Tool (ACT) assessing organisational context. Data on use of the CSNAT intervention were collected over six months; services were classified as ‘high’ or ‘low’ adopters on this basis. Relationships between service characteristics, aggregate data on staff attitudes and organisational context, and level of adoption were analysed. Results 157/462 surveys were returned at baseline and 69/462 at six months. Level of adoption depended on service type. ‘High’ adopters had a higher ratio of intervention ‘champions’ to total staff numbers and higher scores for ACT ‘informal interactions’ (e.g. more discussions with colleagues about patient care), compared to ‘low’ adopters. Both groups had similarly positive attitudes to the CSNAT intervention pre-implementation. By six months attitudes for ‘low’ adopters were significantly more negative, but remained similar or improved for ‘high’ adopters. Conclusions Ensuring successful implementation of complex interventions within palliative care requires consideration of the organisational context, service type, strategies for maintaining positive staff attitudes over time, and the use of intervention ‘champions’. References Ewing G, Brundle C, Payne S, Grande G. The Carer Support Needs Assessment Tool (CSNAT) for use in palliative and end-of-life care at home: A validation study. J Pain Symptom Manage 2013; 46 (3):395–405 Ewing G, Grande G. Development of a Carer Support Needs Assessment Tool (CSNAT) for end-of-life care practice at home: a qualitative study. Palliat Med 2013; 27 (3):244–256 Ewing G, Austin L, Diffin J, Grande G. The Carer Support Needs Assessment Tool: A person centred approach to carer assessment and support. Br J Community Nurs 2015; 20 (12):580–584

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,400 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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