Contextual influences on knowledge translation capacity in a nursing home organisation: A phenomenological hermeneutical study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The demand for advanced clinical care in nursing homes (NHs) is increasing. Evidence-based practices and knowledge translation (KT) initiatives are growing to bridge the gap between what is known and what is done. However, research on contextual influence on KT has primarily focused on hospital settings. AIM: To expand our understanding of contextual influences on KT capacity in a NH organisation. DESIGN AND METHODS: Lindseth and Norberg's phenomenological hermeneutical method was used to explore and describe practice development nurses' experiences, perspectives and practices regarding how contextual factors influence KT capacity in NHs. Focus group interviews, participant observations, in-depth interviews and non-participant observations provided the data. RESULTS: Two main themes and four subthemes were identified. (1) Continuous limited resources are a cultural condition that inhibits KT readiness; prioritising keeping the NH machinery running at all costs and having contrasting care philosophies undermines KT. (2) Organisational prioritisations leave KT as a missing cogwheel in the machinery; retaining a system of fragmented KT strategies and lacking a structure for collective KT effort. CONCLUSION: The study showed that KT held a minor role in the fast-paced NH machinery. Contradicting values characterise the NH organisation, resulting in a lack of a common vision and priorities. Building a sustainable KT capacity and providing evidence-based practice necessitates explicit responsibilities, dedicated resources and robust organisational support. Management has a critical role in strengthening the position of KT. Incorporating KT in daily NH practice can help staff become adaptable and confident, capable of meeting the increasing challenges of advanced care that alleviates suffering and promote the health and well-being of NH patients.
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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».