Implementation of a knowledge translation and exchange intervention for pain management in neonates
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe the implementation process of a multifaceted knowledge translation and exchange intervention to improve pain management practices, and to evaluate the adoption of this intervention by health professionals during painful procedures in neonates. Methods A quasi-experimental before-and-after study developed in a neonatal unit. The Evidence-Based Practice for Improving Quality intervention guided by the conceptual framework The Promoting Action on Research Implementation in Health Services was implemented in two stages (preparation and implementation). Its adoption was measured by clinical indicators related to pain management presented through descriptive statistics. Results After discussion on existing practices in the unit that needed to be changed, synthesis of current scientific evidence and local context data, members of the unit’s Research and Practice Council developed and implemented coherent and achievable goals for the change of practice in pain management, selected knowledge translation and exchange strategies, determined the target audience and indicators, and implemented the interventions. There was a 32.8% reduction in the number of painful procedures performed, an increase of 26.6-50.7% in the use of pain assessment scales and of 25.1% in the administration of oral glucose. Conclusion The multifaceted Evidence-Based Practice for Improving Quality intervention is complex, and has processes that demand knowledge and skills, commitment from the various actors involved, availability of time and financial investment. The analyzed indicators showed that the intervention resulted in positive changes in clinical practice in the management of pain in neonates.
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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 | 0,032 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».