Mapping structure, process and outcomes in the removal of low-value care practices in Canadian intensive care units: protocol for a mixed-methods exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The challenge of implementing best evidence into clinical practice is a major problem in modern healthcare that can result in ineffective, inefficient and unsafe care. There is a growing body of literature which suggests that the removal or reduction of low-value care practices (ie, deadoption) is integral to the delivery of high-quality care and the sustainability of our healthcare system. However, currently very little is known about deadoption practices in Canada. We propose to map the current state of deadoption in Canadian intensive care units (ICUs). A key deliverable of this work will include development of an inventory of barriers, facilitators and potential implementation strategies for guiding the deadoption efforts. METHODS AND ANALYSIS: We will use Canadian adult general systems ICUs as our laboratory of investigation and employ a two-phased sequential exploratory mixed-methods approach: (1) semi-structured interviews with critical care stakeholders to develop an understanding of the structure (ie, healthcare context), process (ie, actions and events in healthcare) and outcomes (ie, effects on health status, quality, knowledge or behaviour) of deadoption (phase I) and (2) surveys with a broader sample of critical care stakeholders to further identify important barriers and facilitators, as well as potential implementation strategies (phase II). Interview data will be analysed through qualitative content analysis and survey data will be analysed through quantitative analyses to identify top barriers and facilitators, as well as top rated strategies. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval has been obtained through the University of Calgary Research Ethics Board (REB 17-2153). Participants involved will have the opportunity to provide feedback on the final written reports to support accurate representation of the data. The findings of this study will be disseminated through peer-reviewed publications and oral presentations with critical care stakeholders across Canada. Patient and family partners will receive an executive summary of the findings.
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 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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».