The Quality in Acute Stroke Care (QASC) global scale-up using a cascading facilitation framework: a qualitative process evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variation in hospital stroke care is problematic. The Quality in Acute Stroke (QASC) Australia trial demonstrated reductions in death and disability through supported implementation of nurse-led, evidence-based protocols to manage fever, hyperglycaemia (sugar) and swallowing (FeSS Protocols) following stroke. Subsequently, a pre-test/post-test study was conducted in acute stroke wards in 64 hospitals in 17 European countries to evaluate upscale of the FeSS Protocols. Implementation across countries was underpinned by a cascading facilitation framework of multi-stakeholder support involving academic partners and a not-for-profit health organisation, the Angels Initiative (the industry partner), that operates to promote evidence-based treatments in stroke centres. .We report here an a priori qualitative process evaluation undertaken to identify factors that influenced international implementation of the FeSS Protocols using a cascading facilitation framework. METHODS: The sampling frame for interviews was: (1) Executives/Steering Committee members, consisting of academics, the Angels Initiative and senior project team, (2) Angel Team leaders (managers of Angel Consultants), (3) Angel Consultants (responsible for assisting facilitation of FeSS Protocols into multiple hospitals) and (4) Country Co-ordinators (senior stroke nurses with country and hospital-level responsibilities for facilitating the introduction of the FeSS Protocols). A semi-structured interview elicited participant views on the factorsthat influenced engagement of stakeholders with the project and preparation for and implementation of the FeSS Protocol upscale. Interviews were recorded, transcribed verbatim and analysed inductively within NVivo. RESULTS: Individual (n = 13) and three group interviews (3 participants in each group) were undertaken. Three main themes with sub-themes were identified that represented key factors influencing upscale: (1) readiness for change (sub-themes: negotiating expectations; intervention feasible and acceptable; shared goal of evidence-based stroke management); (2) roles and relationships (sub-themes: defining and establishing roles; harnessing nurse champions) and (3) managing multiple changes (sub-themes: accommodating and responding to variation; more than clinical change; multi-layered communication framework). CONCLUSION: A cascading facilitation model involving a partnership between evidence producers (academic partners), knowledge brokers (industry partner, Angels Initiative) and evidence adopters (stroke clinicians) overcame multiple challenges involved in international evidence translation. Capacity to manage, negotiate and adapt to multi-level changes and strategic engagement of different stakeholders supported adoption of nurse-initiated stroke protocols within Europe. This model has promise for other large-scale evidence translation programs.
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 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 | 0,149 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».