Barriers and facilitators to adopting high value practices and de-adopting low value practices in Canadian intensive care units: a multimethod study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare and contrast illustrative examples of the adoption of high value practices and the de-adoption of low value practices. DESIGN: (1) Retrospective, population-based audit of low molecular weight heparin (LMWH) for venous thromboembolism (VTE) prophylaxis (high value practice) and albumin for fluid resuscitation (low value practice) and (2) cross-sectional survey of healthcare providers. SETTING: Data were collected from nine adult medical-surgical intensive care units (ICUs) in two large Canadian cities. Patients are managed in these ICUs by a group of multiprofessional and multidisciplinary healthcare providers. PARTICIPANTS: Participants included 6946 ICU admissions and 309 healthcare providers from the same ICUs. MAIN OUTCOME MEASURES: (1) The use of LMWH for VTE prophylaxis (per cent ICU days) and albumin for fluid resuscitation (per cent of patients); and (2) provider knowledge of evidence underpinning these practices, and barriers and facilitators to adopt and de-adopt these practices. RESULTS: LMWH was administered on 38.7% of ICU days, and 20.0% of patients received albumin.Most participants had knowledge of evidence underpinning VTE prophylaxis and fluid resuscitation (59.1% and 84.2%, respectively). Providers perceived these practices to be followed. The most commonly reported barrier to adoption was insufficient knowledge/understanding (32.8%), and to de-adoption was clinical leader preferences (33.2%). On-site education was the most commonly identified facilitator for adoption and de-adoption (67.8% and 68.6%, respectively). CONCLUSIONS: Despite knowledge of and self-reported adherence to best practices, the audit demonstrated opportunity to improve. Provider-reported barriers and facilitators to adoption and de-adoption are broadly similar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».