Designing behavioral interventions using the capability-opportunity-motivation-behavior model and the theoretical domains framework to optimize oxygen saturation maintenance by NICU providers
Notice bibliographique
Résumé
Objective Despite evidence-based guidelines, SpO~2~ maintenance-related practices of care providers remain inconsistent. Our aim was to evaluate the impact of interprofessional learning workshops, bedside coaching, and neonatal intensive care unit (NICU) level enablers on targeted behavioral change of NICU staff, focusing on SpO~2~ maintenance. Methods NICU is a specialized area of the hospital with sophisticated monitors where multidisciplinary staff provide round-the-clock care for sick and preterm infants. As a subset of a quality improvement project to improve SpO~2~ maintenance and reduce desaturation events, three targeted evidence-based staff behaviors were deemed as important based on established capability-opportunity-motivation-behavior and theoretical domains framework models: setting SpO~2~ alarm limits, using SpO~2~ alarm management algorithms, and reporting daily summaries of SpO~2~ during rounds. We conducted interprofessional workshops, provided bedside coaching, and altered unit NICU processes (guidelines, automated SpO~2~ histogram printouts, defined staff standard work) and measured demonstrable changes in staff reaction, learning, and behaviors by direct observation of behaviors and survey questionnaires. Results Two hundred and seventy-five (87%) and 210 (80%) of NICU staff attended workshops and received bedside coaching, respectively. The proportion of staff expressing satisfaction with workshop and bedside coaching was 85% and 82%, respectively. The proportion of staff reporting improvement in their knowledge and confidence related to SpO~2~ maintenance increased significantly following the workshop. Targeted behaviors related to SpO~2~ maintenance like setting appropriate alarm limits, adhering to SpO~2~ management algorithm, and reporting daily SpO~2~ summaries during rounds increased from 80% to 96%, 0% to 64%, and 20% to 70%, respectively. Conclusion Focused behavioral change interventions aimed at improving staff capability, opportunity, and motivation resulted in a demonstrable change in targeted staff behaviors related to SpO~2~ maintenance. Further research is needed to establish ways of optimizing intended staff behaviors while implementing care bundles in a given setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».