Implementing Practice Guides to Improve Cancer Symptom Management in Homecare: A Comparative Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Symptoms experienced by clients with cancer often occur at home and can become life-threatening, posing serious safety concerns. This study evaluated implementation of evidence-informed symptom practice guides to enhance quality of cancer symptom support by homecare nurses. A comparative case study was conducted using the Knowledge to Action Framework. Case were created for each of six agencies providing nursing care within a regional homecare authority. A team of researchers and knowledge users (e.g., managers, educators, family member): (1) assessed factors influencing practice guide use (survey, interviews) at six agencies, (2) adapted 15 practice guides for local use, (3) implemented with interventions to address barriers, and (4) monitored use. Analysis was within and across cases. Of six nursing agencies, one withdrew and five participated. In the baseline survey, 51% of nurses reported using guidelines but nurses did not describe using them in their current practice during the interviews. To overcome barriers, 489 nurses in five agencies were trained in how to use the practice guides, principles were established for documenting cancer symptom management, and practice guides were made available in various formats. Success with implementation varied across the participating cases. Chart audits conducted in three agencies revealed evidence of practice guide use for 16%, 22%, and 70% client visits, respectively. Implementation of evidence-informed practice guides in nursing required an approach tailored for each agency. Training, integration in documentation, and easy access to practice guides increased use for some nurses but ongoing support and reinforcement from nurse leaders is required.
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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 | 0,019 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».