Barriers and enablers to implementing intranasal ketamine for Primary Care Paramedics in Canada – A parallel convergent mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction British Columbia Emergency Health Service trialled the use of intranasal (IN) ketamine given by Primary Care Paramedics (PCPs). Prior to this practice change, the PCPs had not performed weight-based drug calculations, given medications intranasally, nor been responsible for controlled and targeted substances. This study aimed to use the Capability, Opportunity, Motivation and Behaviour (COM-B) model and Theoretical Domain Framework (TDF) to identify enablers and barriers to implementing IN paramedic administered ketamine analgesia (iPAKA) for PCPs. Methods This was a parallel convergent mixed methods study with two phases. The quantitative phase consisted of longitudinal staff surveys to assess PCP knowledge and perceptions of ketamine and controlled and targeted substances policies. The qualitative phase involved staff focus groups on programme implementation. Descriptive statistics of survey results were integrated with coded focus group data and analysed using the COM-B model and TDF. Evidence-based behavioural change techniques were mapped to each TDF domain. Findings Our analysis revealed barriers and enablers across several TDF domains. Implementing ketamine was enabled by quality education, strong organisational support and the availability of cognitive aides. Trial success was attributed in part to participant's feelings of optimism and their increased job satisfaction. Key barriers included a knowledge gap involving drug dosage calculations, negative emotions associated with performance anxiety and a lack of field education and supervision to monitor paramedic practice. Conclusion The use of theoretical frameworks and models like COM-B/TDF serves to improve the sustainable implementation of behaviour and clinical practice change in paramedicine. When project teams use theory to guide design and implementation, they can systematically identify and target individual and organisational enablers and barriers to adopting routine practices. The iPAKA study reveals key barriers and facilitators in several TDF domains and presents theory-linked targeted behavioural techniques to support on-going implementation of PCP-administered IN ketamine for analgesia.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».