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Enregistrement W3189068433 · doi:10.1186/s43058-021-00185-y

Champions for improved adherence to guidelines in long-term care homes: a systematic review

2021· review· en· W3189068433 sur OpenAlexaff
Amanda Häll, Gerd Flodgren, Helen Richmond, Sheila Welsh, Jacqueline Thompson, Bradley Furlong, Andrea Sherriff

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensJaneway Children's Health and Rehabilitation CentreHealth Sciences CentreMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineChampionPsychological interventionRandomized controlled trialGuidelineLong-term careFamily medicineMEDLINEPhysical therapyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The champion model is increasingly being adopted to improve uptake of guideline-based care in long-term care (LTC). Studies suggest that an on-site champion may improve the quality of care residents' health outcomes. This review assessed the effectiveness of the champion on staff adherence to guidelines and subsequent resident outcomes in LTC homes. METHOD: This was a systematic review and meta-analyses of randomised controlled trials. Eligible studies included residents aged 65 or over and nursing staff in LTC homes where there was a stand-alone or multi-component intervention that used a champion to improve staff adherence to guidelines and resident outcomes. The measured outcomes included staff adherence to guidelines, resident health outcomes, quality of life, adverse events, satisfaction with care, or resource use. Study quality was assessed with the Cochrane Risk of Bias tool; evidence certainty was assessed using the GRADE approach. RESULTS: After screening 4367 citations, we identified 12 articles that included the results of 1 RCT and 11 cluster-RCTs. All included papers evaluated the effects of a champion as part of a multicomponent intervention. We found low certainty evidence that champions as part of multicomponent interventions may improve staff adherence to guidelines. Effect sizes varied in magnitude across studies including unadjusted risk differences (RD) of 4.1% [95% CI: - 3%, 9%] to 44.8% [95% CI: 32%, 61%] for improving pressure ulcer prevention in a bed and a chair, respectively, RD of 44% [95% CI: 17%, 71%] for improving depression identification and RD of 21% [95% CI: 12%, 30%] for improving function-focused care to residents. CONCLUSION: Champions may improve staff adherence to evidence-based guidelines in LTC homes. However, methodological issues and poor reporting creates uncertainty around these findings. It is premature to recommend the widespread use of champions to improve uptake of guideline-based care in LTC without further study of the champion role and its impact on cost. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42019145579 . Registered on 20 August 2019.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,406
Tête enseignante GPT0,659
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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