Feasibility of a microlearning intervention about nutritional care for older adults provided by hospital and home care nurses and nursing assistants: A mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Hospital and home care nurses and nursing assistants do not provide optimal nutritional care to older adults, which is due to several factors that influence their current behaviour. To successfully target these factors, we developed a microlearning intervention. The next step is to assess its feasibility to achieve the best fit with nursing practice. The aim of this study was to test the feasibility of the microlearning intervention about nutritional care for older adults provided by hospital and home care nurses and nursing assistants.Methods: In a multicentre study, we used a mixed-methods design. Feasibility was determined by assessing 1) recruitment and retention of the participants and 2) the acceptability, compliance and delivery of the intervention. Data about the use of the intervention (consisting of 30 statements), and data from a standardised questionnaire and two focus group interviews were used to measure the feasibility outcomes.Results: Fourteen teams with a total of 306 participants (response rate: 89.7%) completed the intervention and the median (Q1, Q3) score for completed statements per participant was 23 (12, 28). The mean proportion of correct answers was 72.2%. Participants were both positive and constructive about the intervention. They confirmed that they mostly learned from the intervention. Overall, the intervention was acceptable to the participants and compliance and delivery was adequate.Conclusions: The microlearning intervention is mostly feasible for hospital and home care nurses and nursing assistants. Based on participants’ constructive feedback, we consider that the intervention needs refinement to improve its feasibility.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».