Barriers and facilitators to nursing delirium screening in older emergency patients: a qualitative study using the theoretical domains framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: delirium is common in older emergency department (ED) patients, but vastly under-recognised, in part due to lack of standardised screening processes. Understanding local context and barriers to delirium screening are integral for successful implementation of a delirium screening protocol. OBJECTIVES: we sought to identify barriers and facilitators to delirium screening by nurses in older ED patients. METHODS: we conducted 15 semi-structured, face-to-face interviews based on the Theoretical Domains Framework with bedside nurses, nurse educators and managers at two academic EDs in 2017. Two research assistants independently coded transcripts. Relevant domains and themes were identified. RESULTS: a total of 717 utterances were coded into 14 domains. Three dominant themes emerged: (i) lack of clinical prioritisation because of competing demands, lack of time and heavy workload; (ii) discordance between perceived capabilities and knowledge and (iii) hospital culture. CONCLUSION: this qualitative study explored nursing barriers and facilitators to delirium screening in older ED patients. We found that delirium was recognised as an important clinical problem; however, it was not clinically prioritised; there was a false self-perception of knowledge and ability to recognise delirium and hospital culture was a strong influencer of behaviour. Successful adoption of a delirium screening protocol will only be realised if these issues are addressed.
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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 | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».