Translation of Evidence-Based Interventions Into Oncology Care Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adoption of evidence remains slow, leading to variations in practices and quality of care. Examining evidence-based interventions implemented within oncology settings can guide knowledge translation efforts. OBJECTIVE: This integrative review aimed to (1) identify topics implemented for oncology-related evidence-based practice (EBP) change; (2) describe frameworks, guidelines, and implementation strategies used to guide change; and (3) evaluate project quality. METHODS: PubMed and CINAHL were searched to identify published practice change projects. PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses) guidelines were followed. Fifty articles met the inclusion criteria. Data were extracted; content analysis was conducted. The Quality Improvement Minimum Quality Criteria Set guided quality assessment. RESULTS: Topics included infection control/prevention (n = 18), pain/palliative care (n = 13), psychosocial assessment (n = 11), and medication adherence (n = 8). Among the projects, Plan, Do, Study, Act (n = 8) and Lean Six Sigma (n = 6) frameworks were used most. Thirty-six projects identified guidelines that directed interventions. Multiple implementation strategies were reported in all articles with planning, education, and restructuring the most common. Reach, sustainability, and ability to be replicated were identified as quality gaps across projects. CONCLUSION: The EBP topics that emerged are consistent with the oncology nursing priorities, including facilitating integration of EBP into practice. The studies identified used national guidelines and implementation strategies to move evidence into practice. Heterogeneity in measurement made synthesis of findings difficult across studies, although individual studies showed improvement in patient outcomes. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Development of an interprofessional oncology consortium could facilitate a standardized approach to implementation of high-priority topics that target improved patient outcomes, harmonize measures, and accelerate translation of evidence into practice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 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 ».