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Enregistrement W4401657758 · doi:10.1016/j.jnn.2024.08.009

Professional perceptions of barriers and facilitators from the implementation of a neonatal early supported transfer to home intervention for late preterm infants: A qualitative study

2024· article· en· W4401657758 sur OpenAlexfundno aff
Oliver Hamer, Jennifer A Kuroski, Ghanshyam Das Gupta, Louise Weaver-Lowe, Kathryn Berzins, Gill Thomson, Scott Lamont, Caroline Watkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Neonatal Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesProvidence Health Care Research InstituteNational Institute for Health Research Collaboration for Leadership in Applied Health Research and Care North West CoastDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer Research
Mots-clésIntervention (counseling)PerceptionNursingQualitative researchPsychologyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Late preterm infants may have prolonged stay in hospital due to increased care needs and a lack of community support. A neonatal early supported transfer to home (NEST@Home) intervention was introduced. We explored professional perceptions of barriers and facilitators to implementation of NEST@Home. Neonatal healthcare professionals in England participated in group interviews based on the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Data were analysed using thematic analysis. Perceived barriers included lack of facilities, poor clinical buy-in, budget restraints, staff shortages, absence of policy, and a lack of commissioning support. Perceived facilitators to implementation included healthcare professional's positive attitudes, pre-discharge planning, parent education, parent training, and loan of monitoring equipment. This study identified individual, interpersonal, and organisational features that may facilitate or impede the NEST@Home intervention. Further research is needed to identify how this intervention impacts outcomes, and to understand the experience of parents receiving NEST@Home.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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