Deimplementing Untested Practices in Homecare Services: A Preobservational-Postobservational Design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With community-dwelling elders waiting to adapt their bathroom, Health and Social Services Centers in Quebec (Canada) combined human resources through cross-skilling within interdisciplinary teams. To this end, occupational therapists implemented in-house "tools" to support nonoccupational therapists in selecting bathing equipment. However, unknown psychometric properties of those in-house "tools" cast doubt on the quality of service provided to elders. Little is also known about the best processes to use to support the deimplementation of such nonevidence-based practices. This study presents the effect of a knowledge transfer and exchange intervention designed to deimplement in-house "tools" and replace them with an evidence-based tool (Algo). METHODS: Censuses were conducted with the 94 Health and Social Services Centers of Quebec providing homecare services, before and after the knowledge transfer and exchange intervention (2009-2013). In 2013, the deimplementation of in-house "tools" and their replacement by Algo were measured with Knott and Wildavsky's levels of utilization. RESULTS: Cross-skilling within interdisciplinary teams increased between censuses (87% to 98%), as did use of in-house "tools" (67% to 81%). Algo's uptake started during the knowledge transfer and exchange process as 25 Health and Social Services Centers achieved the first level of utilization. Nonetheless, no Health and Social Services Center deimplemented the in-house "tools" to use Algo. CONCLUSION: The knowledge transfer and exchange process led to the development of a scientifically sound clinical tool (Algo) and challenged the status quo in clinical settings regarding the use of nonevidence-based practices. However, the deimplementation of in-use practices has not yet been observed. This study highlights the need to act proactively on the deimplementation and implementation processes.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 découle