Implementing a nurse-led quality improvement project in nursing home during COVID 19 pandemic: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is broad consensus that the quality of nursing home (NH) care is a research priority to advance NH practice. However, NHs often fail to implement quality improvement (QI) research projects and complex circumstances such as Coronavirus disease 19 (COVID-19) pandemic may further hinder compliance. This study aims to describe the challenges associated with implementing a nurse-led QI project in NH during COVID-19 pandemic and potential strategies for their overcoming. Methods: A descriptive qualitative study was performed, and three data collection strategies employed, including: 1. semi-structured, open-ended interviews with follow-up questions (one NH manager, three members of the NH staff, and two family caregivers of people with advanced dementia); 2. research diary; and 3. in-the-field-notes. A combined deductive and inductive content analysis was adopted to analyze data. Results: Challenges may be anticipated or unanticipated. QI projects should include preliminary assessments to identify the willingness to change and establish partnerships at multiple levels with all stakeholders, adjust the implementation plan to the organizational context, and be open to ongoing changes. Conclusions: Early and regular engagement of stakeholders strengthen relationships. Moreover, an ongoing reflective practice throughout the entire implementation process promotes openness to change, and finally learning and improvement.
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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 | 0,034 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».