Process Evaluation of a Participatory, Multimodal Intervention to Improve Evidence‐Based Care in Long‐Term Care Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based improvements in long-term care (LTC) are challenging due to human resource constraints. AIMS: To evaluate implementation of a multimodal, participatory intervention aimed at improving evidence-based care. METHODS: Using a qualitative descriptive design, we conducted and inductively analyzed individual interviews with staff at midpoint and end-point to identify action plan implementation processes and challenges. The 9-month intervention engaged professional and unregulated staff in an on-site workshop and provided support for their development and implementation of site-specific action plans. RESULTS: Ten of 12 enrolled sites participated for the full study period. Interviews were conducted with 44 and 69 participants at midpoint and end-point, respectively. Seven of 10 sites focused their action plan on team functioning and communication. Main achievements described at end-point were improved team communication, better staff engagement, and improved teamwork. Internal and external supports for action plan implementation were described as critical for success. DISCUSSION: Three factors influenced change: vertically and horizontally linked teams, external facilitator support for action plan implementation, and coaching by Best Practice Coordinators that emphasized organizational change and normalization of evidence-based practice. IMPLICATIONS: Team functioning and communication are forerunners of clinical practice changes in LTC. An off-site model of facilitation is promising and may provide a more efficient means to reach a wider array of LTC settings. LINKING EVIDENCE TO ACTION: Practice changes need engagement of all staff.
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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 | 0,073 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».