Implementation strategies in emergency management of children: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation strategies are vital for the uptake of evidence to improve health, healthcare delivery, and decision-making. Medical or mental emergencies may be life-threatening, especially in children, due to their unique physiological needs when presenting in the emergency departments (EDs). Thus, practice change in EDs attending to children requires evidence-informed considerations regarding the best approaches to implementing research evidence. We aimed to identify and map the characteristics of implementation strategies used in the emergency management of children. METHODS: We conducted a scoping review using Arksey and O'Malley's framework. We searched four databases [Medline (Ovid), Embase (Ovid), Cochrane Central (Wiley) and CINAHL (Ebsco)] from inception to May 2019, for implementation studies in children (≤21 years) in emergency settings. Two pairs of reviewers independently selected studies for inclusion and extracted the data. We performed a descriptive analysis of the included studies. RESULTS: We included 87 studies from a total of 9,607 retrieved citations. Most of the studies were before and after study design (n = 68, 61%) conducted in North America (n = 63, 70%); less than one-tenth of the included studies (n = 7, 8%) were randomized controlled trials (RCTs). About one-third of the included studies used a single strategy to improve the uptake of research evidence. Dissemination strategies were more commonly utilized (n = 77, 89%) compared to other implementation strategies; process (n = 47, 54%), integration (n = 49, 56%), and capacity building and scale-up strategies (n = 13, 15%). Studies that adopted capacity building and scale-up as part of the strategies were most effective (100%) compared to dissemination (90%), process (88%) and integration (85%). CONCLUSIONS: Studies on implementation strategies in emergency management of children have mostly been non-randomized studies. This review suggests that 'dissemination' is the most common strategy used, and 'capacity building and scale-up' are the most effective strategies. Higher-quality evidence from randomized-controlled trials is needed to accurately assess the effectiveness of implementation strategies in emergency management of children.
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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 | 0,042 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».