Enhancing Knowledge and InterProfessional care for Heart Failure (EKWIP-HF) in long-term care: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) affects 20% of long-term care (LTC) residents and is associated with significant morbidity, acute care visits, and mortality. Barriers to HF management are staff knowledge gaps and ineffective interprofessional (IP) communication. This pilot study assessed the acceptability, feasibility, and impact of an intervention to (1) improve HF knowledge; (2) improve IP communication; and (3) integrate improved knowledge and communication processes into work routines. METHODS: The intervention provides multimodal IP education about HF in LTC, including specialist-supported bedside teaching. It was piloted on single units in two facilities. A mixed-methods repeated-measures approach was used to collect qualitative and quantitative process and outcome data at baseline and 6 months post-intervention. RESULTS: Results were similar at both sites. Participants developed optimized IP communication to promote HF care. Results indicate a perceived increase in staff confidence and self-efficacy, strengthened assessment and clinical proficiency skills, and more effective IP collaboration. Staff deemed the intervention useful and feasible. CONCLUSIONS: This pilot study suggests that a novel intervention in which HF-specific knowledge is applied by LTC staff to improve IP collaboration in their own work place is acceptable and feasible and has a favourable preliminary impact on staff knowledge and IP communication.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».