A qualitative study of the barriers and facilitators impacting the implementation of a quality improvement program for emergency departments: SurgeCon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The implementation of intervention programs in Emergency Departments (EDs) is often fraught with complications due to the inherent complexity of the environment. Hence, the exploration and identification of barriers and facilitators prior to an implementation is imperative to formulate context-specific strategies to ensure the tenability of the intervention. OBJECTIVES: In assessing the context of four EDs prior to the implementation of SurgeCon, a quality improvement program for ED efficiency and patient satisfaction, this study identifies and explores the barriers and facilitators to successful implementation from the perspective of the healthcare providers, patients, researchers, and decision-makers involved in the implementation. SETTINGS: Two rural and two urban Canadian EDs with 24/7 on-site physician support. METHODS: Data were collected prior to the implementation of SurgeCon, by means of qualitative and quantitative methods consisting of semi-structured interviews with 31 clinicians (e.g., physicians, nurses, and managers), telephone surveys with 341 patients, and structured observations from four EDs. The interpretive description approach was utilized to analyze the data gathered from interviews, open-ended questions of the survey, and structured observations. RESULTS: A set of five facilitator-barrier pairs were extracted. These key facilitator-barrier pairs were: (1) management and leadership, (2) available resources, (3) communications and networks across the organization, (4) previous intervention experiences, and (5) need for change. CONCLUSION: Improving our understanding of the barriers and facilitators that may impact the implementation of a healthcare quality improvement intervention is of paramount importance. This study underscores the significance of identifing the barriers and facilitators of implementating an ED quality improvement program and developing strategies to overcome the barriers and enhance the facilitators for a successful implementations. We propose a set of strategies for hospitals when implementing such interventions, these include: staff training, champion selection, communicating the value of the intervention, promoting active engagement of ED staff, assigning data recording responsibilities, and requiring capacity analysis. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov. NCT04789902. 10/03/2021.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».