Designing a Behaviour Change Wheel guided implementation strategy for a hypoxaemic respiratory failure and ARDS care pathway that targets barriers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A significant gap exists between ideal evidence-based practice and real-world application of evidence-informed therapies for patients with hypoxaemic respiratory failure (HRF) and acute respiratory distress syndrome (ARDS). Pathways can improve the quality of care provided by helping integrate and organise the use of evidence informed practices, but barriers exist that can influence their adoption and successful implementation. We sought to identify barriers to the implementation of a best practice care pathway for HRF and ARDS and design an implementation science-based strategy targeting these barriers that is tailored to the critical care setting. METHODS: The intervention assessed was a previously described multidisciplinary, evidence-based, stakeholder-informed, integrated care pathway for HRF and ARDS. A survey questionnaire (12 open text questions) was administered to intensive care unit (ICU) clinicians (physicians, nurses, respiratory therapists) in 17 adult ICUs across Alberta. The Behaviour Change Wheel, capability, opportunity, motivation - behaviour components, and Theoretical Domains Framework (TDF) were used to perform qualitative analysis on open text responses to identify barriers to the use of the pathway. Behaviour change technique (BCT) taxonomy, and Affordability, Practicality, Effectiveness and cost-effectiveness, Acceptability, Side effects and safety and Equity (APEASE) criteria were used to design an implementation science-based strategy specific to the critical care context. RESULTS: Survey responses (692) resulted in 16 belief statements and 9 themes with 9 relevant TDF domains. Differences in responses between clinician professional group and hospital setting were common. Based on intervention functions linked to each belief statement and its relevant TDF domain, 26 candidate BCTs were identified and evaluated using APEASE criteria. 23 BCTs were selected and grouped to form 8 key components of a final strategy: Audit and feedback, education, training, clinical decision support, site champions, reminders, implementation support and empowerment. The final strategy was described using the template for intervention description and replication framework. CONCLUSIONS: Barriers to a best practice care pathway were identified and were amenable to the design of an implementation science-based mitigation strategy. Future work will evaluate the ability of this strategy to improve quality of care by assessing clinician behaviour change via better adherence to evidence-based care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».