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Enregistrement W4386495753 · doi:10.1016/j.ijnsa.2023.100153

Key conditions for the successful implementation of evidence-based practice in concurrent disorder nursing care with the ECHO® model: Insights from a mixed-methods study

2023· article· en· W4386495753 sur OpenAlex
Gabrielle Chicoine, José Côté, Jacinthe Pépin, Pierre Pluye, Didier Jutras‐Aswad

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Studies Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéHealth CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et CultureUniversité de Montréal
Mots-clésThematic analysisHealth careDescriptive statisticsNursingPsychologyMedical educationMedicineQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: People with concurrent mental health and substance use disorders have complex biopsychosocial problems but risk not having their healthcare needs met. Nurses are positioned to meet these needs but often lack training in concurrent disorder management. Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO®, University of New Mexico Health Sciences Center, 2003) is a promising technology-enabled collaborative learning model used to implement evidence-based practice and build capacity among healthcare professionals in managing complex, chronic, health conditions. Objective: To understand how an ECHO program for concurrent disorder management impacts nurses' competency development and clinical practice and uncover key conditions for successful uptake and implementation. Design: A convergent mixed-methods design comprising a quantitative, uncontrolled before-and-after study and a qualitative study using interpretive description methodology. Setting and participants: An ECHO program for concurrent disorder management was implemented in 2018 at a quaternary academic hospital centre in metropolitan Western Canada. All 65 nurses who registered in the program between 2018 and 2020 were invited to participate in the study. Methods: = 10) to explore how they developed and implemented competencies and what factors influenced this process. Interview transcripts were analyzed using inductive thematic analysis. Using the Pillar Integration Process, we analyzed results from both methods to provide a richer understanding of the phenomena. Results: We identified six interrelated key conditions for successful uptake and implementation of evidence-based practice in concurrent disorder nursing care with ECHO: (1) Practice and validation opportunities; (2) Reciprocal and trusting relationships in an interprofessional education context; (3) Peer-to-peer experience sharing; (4) Collaboration with experts; (5) Reinforcement of positive attitudes towards one's professional role; and (6) Organizational support. Conclusions: Outcome measures, perspectives, and experiences collected over 12 months indicated that ECHO contributed to nurses' competency development and, under some conditions, to effective nursing practice changes. Given the challenges in implementing clinical guidelines in concurrent disorder nursing care, our results highlight the importance of understanding the key conditions for successful uptake and implementation. This informs approaches to optimally adapt implementation strategies to the needs and specificities of nurses to obtain impactful and sustainable results.

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.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,514
Tête enseignante GPT0,747
Écart entre enseignants0,233 · 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