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Enregistrement W2903101238 · doi:10.1186/s12913-018-3748-8

The Sustain and Spread Framework: strategies for sustaining and spreading nutrition care improvements in acute care based on thematic analysis from the More-2-Eat study

2018· article· en· W2903101238 sur OpenAlexafffundabout
Celia Laur, Jack Bell, Renata Valaitis, Sumantra Ray, Heather Keller

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Frailty NetworkCanadian Nutrition Society
Mots-clésHealth administrationThematic analysisFocus groupNursingMedicineBest practiceNursing researchContext (archaeology)Health informaticsHealth careHealth services researchQualitative researchChampionFacilitatorMedical educationPublic healthPsychologyBusinessSociologyManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Successful improvements in health care practice need to be sustained and spread to have maximum benefit. The rationale for embedding sustainability from the beginning of implementation is well recognized; however, strategies to sustain and spread successful initiatives are less clearly described. The aim of this study is to identify strategies used by hospital staff and management to sustain and spread successful nutrition care improvements in Canadian hospitals. METHODS: The More-2-Eat project used participatory action research to improve nutrition care practices. Five hospital units in four Canadian provinces had one year to improve the detection, treatment, and monitoring of malnourished patients. Each hospital had a champion and interdisciplinary site implementation team to drive changes. After the year (2016) of implementing new practices, site visits were completed at each hospital to conduct key informant interviews (n = 45), small group discussions (4 groups; n = 10), and focus groups (FG) (11 FG; n = 71) (total n = 126) with staff and management to identify enablers and barriers to implementing and sustaining the initiative. A year after project completion (early 2018) another round of interviews (n = 12) were conducted to further understand sustaining and spreading the initiative to other units or hospitals. Verbatim transcription was completed for interviews. Thematic analysis of interview transcripts, FG notes, and context memos was completed. RESULTS: After implementation, sites described a culture change with respect to nutrition care, where new activities were viewed as the expected norm and best practice. Strategies to sustain changes included: maintaining the new routine; building intrinsic motivation; continuing to collect and report data; and engaging new staff and management. Strategies to spread included: being responsive to opportunities; considering local context and readiness; and making it easy to spread. Strategies that supported both sustaining and spreading included: being and staying visible; and maintaining roles and supporting new champions. CONCLUSIONS: The More-2-Eat project led to a culture of nutrition care that encouraged lasting positive impact on patient care. Strategies to spread and sustain these improvements are summarized in the Sustain and Spread Framework, which has potential for use in other settings and implementation initiatives. TRIAL REGISTRATION: Retrospectively registered ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02800304 , June 7, 2016.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,421 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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