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Enregistrement W3038945202 · doi:10.1186/s13012-020-01012-z

Effectiveness of reminders to sustain practice change among direct care providers in residential care facilities: a cluster randomized controlled trial

2020· article· en· W3038945202 sur OpenAlexafffundabout
Susan E. Slaughter, Misha Eliasziw, Carla Ickert, C Allyson Jones, Carole A. Estabrooks, Adrian Wagg

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésFidelityMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionCluster randomised controlled trialProtocol (science)Family medicineHealth services researchIntervention (counseling)Public healthNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The study purpose was to compare the effectiveness of monthly or quarterly peer reminder knowledge translation interventions, with monthly or quarterly paper-based reminders, to sustain a mobility innovation, the sit-to-stand activity. METHOD: A cluster RCT using a stratified 2 × 2 factorial design was conducted in 24 Canadian residential care facilities with 416 residents and 54 peer reminder care aides. The 1-year intervention included two intensities of reminders (high: socially based peer reminders delivered by volunteer care aides to other care aides; low: paper-based reminders posted in residents' rooms), at two frequencies (monthly; every 3 months). Intervention fidelity was assessed using questionnaires and observations. Monthly sustainability rate of the sit-to-stand activity was calculated as the percentage of opportunities that residents successfully completed the activity in 30 days. Residents' sustainability rates were analyzed using a linear mixed model that mirrored the clustered repeated-measures factorial trial design. The model included a random intercept to account for clustering within sites. An unstructured covariance structure characterized the interdependence of repeated measures over time. RESULTS: Twenty-four sites were randomized. One site was excluded because of falsifying data, leaving 23 sites and 349 residents for intention-to-treat analysis. Paper reminders were implemented with high fidelity across all arms (91.5% per protocol), while the peer reminders were implemented with moderate fidelity in the monthly group (81.0% per protocol) and poor fidelity in the quarterly group (51.7% per protocol). At month 1, mean sustainability ranged from 40.7 to 47.2 per 100 opportunities, across the four intervention arms (p = 0.43). Mean rate of sustainability in the high intensity, high frequency group diverged after randomization, yielding statistically significant differences among the groups at 4 months which persisted for the remainder of the trial. After 12 months, the mean sustainability in the high intensity, high frequency group was approximately twice that of the other three groups combined (64.1 versus 37.8 per 100 opportunities, p < 0.001). CONCLUSIONS: A monthly peer reminder intervention was more effective than a quarterly peer reminder intervention, a monthly paper-based reminder intervention, and a quarterly paper-based reminder intervention, in supporting care aides to sustain a mobility innovation in residential care facilities over 1 year. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov , NCT01746459. Registered 11 December 2012: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01746459 .

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,523
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'étudeEssai randomisé
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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