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Enregistrement W4392388589 · doi:10.1371/journal.pone.0299289

Healthcare providers’ perceived acceptability of a warning signs intervention for rural hospital-to-home transitional care: A cross-sectional study

2024· article· en· W4392388589 sur OpenAlexafffundabout
Mary Fox, Jeffrey I. Butler, Adam M. B. Day, Evelyne Durocher, Behdin Nowrouzi‐Kia, Souraya Sidani, Ilo‐Katryn Maimets, Sherry Dahlke, Janet Yamada

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaYork UniversityNOSM UniversityToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIntervention (counseling)Health careMedicineDescriptive statisticsNursingFamily medicineCross-sectional studyRural area

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There is a pressing need for transitional care that prepares rural dwelling medical patients to identify and respond to the signs of worsening health conditions. An evidence-based warning signs intervention has the potential to address this need. While the intervention is predominantly delivered by nurses, other healthcare providers may be required to deliver it in rural communities where human health resources are typically limited. Understanding the perspectives of other healthcare providers likely to be involved in delivering the intervention is a necessary first step to avert consequences of low acceptability, such as poor intervention implementation, uptake, and effectiveness. This study examined and compared nurses' and other healthcare providers' perceived acceptability of an evidence-based warning signs intervention proposed for rural transitional care. METHODS: A cross-sectional design was used. The convenience sample included 45 nurses and 32 other healthcare providers (e.g., physical and occupational therapists, physicians) who self-identified as delivering transitional care to patients in rural Ontario, Canada. In an online survey, participants were presented with a description of the warning signs intervention and completed established measures of intervention acceptability. The measures captured 10 intervention acceptability attributes (effectiveness, appropriateness, risk, convenience, relevance, applicability, usefulness, frequency of current use, likelihood of future use, and confidence in ability to deliver the intervention). Ratings ≥ 2 indicated acceptability. Data analysis included descriptive statistics, independent samples t-tests, as well as effect sizes to quantify the magnitude of any differences in acceptability ratings between nurses and other healthcare providers. RESULTS: Nurses and other healthcare providers rated all intervention attributes > 2, except the attributes of convenience and frequency of current use. Differences between the two groups were found for only three attributes: nurses' ratings were significantly higher than other healthcare providers on perceived applicability, frequency of current use, and the likelihood of future use of the intervention (all p's < .007; effect sizes .58 - .68, respectively). DISCUSSION: The results indicate that both participant groups had positive perspectives of the intervention on most of the attributes and suggest that initiatives to enhance the convenience of the intervention's implementation are warranted to support its widespread adoption in rural transitional care. However, the results also suggest that other healthcare providers may be less receptive to the intervention in practice. Future research is needed to explore and mitigate the possible reasons for low ratings on perceived convenience and frequency of current use of the intervention, as well as the between group differences on perceived applicability, frequency of current use, and the likelihood of future use of the intervention. CONCLUSIONS: The intervention represents a tenable option for rural transitional care in Ontario, Canada, and possibly other jurisdictions emphasizing transitional care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
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