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Enregistrement W4379769552 · doi:10.1186/s12912-023-01354-1

Assessing the implementation of nurse practitioner-led huddles in long-term care using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR)

2023· article· en· W4379769552 sur OpenAlexafffundabout
Aria Wills, Alexandra Krassikova, Margaret Keatings, Astrid Escrig-Piñol, Jennifer Bethell, Katherine S. McGilton

Notice bibliographique

RevueBMC Nursing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensSt. Lawrence CollegeBruyèreUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCentre for Aging + Brain Health InnovationCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Mots-clésImplementation researchNursing researchMedicineNursing managementHealth administrationTerm (time)NursingPublic healthPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic created major challenges in long-term care (LTC) homes across Canada and globally. A nurse practitioner-led interdisciplinary huddle intervention was developed to support staff wellbeing in two LTC homes in Ontario, Canada. The objective of this study was to identify the constructs strongly influencing the process of implementation of huddles across both sites, capturing the overall barriers and facilitators and the intervention's intrinsic properties. METHODS: Nineteen participants were interviewed about their experiences, pre-, post-, and during huddle implementation. The Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) was used to guide data collection and analysis. CFIR rating rules and a cross-comparison analysis was used to identify differentiating factors between sites. A novel extension to the CFIR analysis process was designed to assess commonly influential factors across both sites. RESULTS: Nineteen of twenty selected CFIR constructs were coded in interviews from both sites. Five constructs were determined to be strongly influential across both implementation sites and a detailed description is provided: evidence strength and quality; needs and resources of those served by the organization; leadership engagement; relative priority; and champions. A summary of ratings and an illustrative quote are provided for each construct. CONCLUSION: Successful huddles require long-term care leaders to consider their involvement, the inclusion all team members to help build relationships and foster cohesion, and the integration of nurse practitioners as full-time staff members within LTC homes to support staff and facilitate initiatives for wellbeing. This research provides an example of a novel approach using the CFIR methodology, extending its use to identify significant factors for implementation when it is not possible to compare differences in success.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,234
Tête enseignante GPT0,625
Écart entre enseignants0,390 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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