Implementing recommendations for inpatient healthcare provider encouragement of cardiac rehabilitation participation: development and evaluation of an online course
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A policy statement recommending that healthcare providers (HCPs) encourage cardiac patients to enroll in cardiac rehabilitation (CR) was recently endorsed by 23 medical societies. This study describes the development and evaluation of a guideline implementation tool. METHODS: A stepwise multiple-method study was conducted. Inpatient cardiac HCPs were recruited between September 2018-May 2019 from two academic hospitals in Toronto, Canada. First, HCPs were observed during discharge discussions with patients to determine needs. Results informed selection and development of the tool by the multidisciplinary planning committee, namely an online course. It was pilot-tested with target users through a think-aloud protocol with subsequent semi-structured interviews, until saturation was achieved. Results informed refinement before launching the course. Finally, to evaluate impact, HCPs were surveyed to test whether knowledge, attitudes, self-efficacy and practice changed from before watching the course, through to post-course and 1 month later. RESULTS: Seven nurses (71.4% female) were observed. Five (62.5%) initiated dialogue about CR, which lasted on average 12 s. Patients asked questions, which HCPs could not answer. The planning committee decided to develop an online course to reach inpatient cardiac HCPs, to educate them on how to encourage patients to participate in CR at the bedside. The course was pilot-tested with 5 HCPs (60.0% nurse-practitioners). Revisions included providing evidence of CR benefits and clarification regarding pre-CR stress test screening. HCPs did not remember the key points to convey, so a downloadable handout was embedded for the point-of-care. The course was launched, with the surveys. Twenty-four HCPs (83.3% nurses) completed the pre-course survey, 21 (87.5%) post, and 9 (37.5%) 1 month later. CR knowledge increased from pre (mean = 2.71 ± 0.95/5) to post-course (mean = 4.10 ± 0.62; p ≤ .001), as did self-efficacy in answering patient CR questions (mean = 2.29 ± 0.95/5 pre and 3.67 ± 0.58 post; p ≤ 0.001). CR attitudes were significantly more positive post-course (mean = 4.13 ± 0.95/5 pre and 4.62 ± 0.59 post; p ≤ 0.05). With regard to practice, 8 (33.3%) HCPs reported providing patients CR handouts pre-course at least sometimes or more, and 6 (66.7%) 1 month later. CONCLUSIONS: Preliminary results support broader dissemination, and hence a genericized version has been created ( http://learnonthego.ca/Courses/promoting_patient_participation_in_CR_2020/promoting_patient_participation_in_CR_2020EN/story_html5.html ). Continuing education credits have been secured.
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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 | 0,027 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».