Symptom Management Guideline Implementation Among Nurses in Cancer-Specific Outpatient Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oncology outpatients experience high levels of distressing cancer-related symptoms. Nurses can provide high-quality outpatient cancer symptom management following clinical practice guideline recommendations; however, these guidelines are inconsistently used in practice. Understanding contextual factors influencing implementation is necessary to develop tailored implementation strategies. OBJECTIVES: To identify and describe (1) barriers and facilitators influencing symptom management guideline adoption, implementation, and/or sustainability among nurses in cancer-specific outpatient settings and (2) components of strategies used to enhance guideline implementation. METHODS: A scoping review was conducted following Joanna Briggs Institute methodology. CINAHL, EMBASE, EMCARE, MEDLINE, and gray literature sources were searched. Eligibility screening and data extraction were performed in duplicate. The updated Consolidated Framework for Implementation Research and Expert Recommendations for Implementing Change taxonomy informed data extraction and descriptive analysis. RESULTS: Thirty-six projects from 2004 to 2023 were included; most used quality improvement (n = 14) or quasi-experimental (n = 10) designs. Determinants were most often mapped to the "inner setting" and "individuals-roles/characteristics" Consolidated Framework for Implementation Research domains. Most projects used multiple discrete implementation strategies within the "train and educate stakeholders" (n = 29, 85%) and/or "develop stakeholder interrelationships" (n = 20, 59%) categories. CONCLUSIONS: Nurses may face several barriers to symptom management guideline implementation within cancer-specific outpatient setting workflows and may have limited opportunity to implement guidelines within their current roles. Most projects used educational strategies, which alone may be insufficient to address reported barriers. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: By identifying barriers, facilitators, and strategies, this scoping review can be used to design tailored strategies to implement symptom management guidelines within outpatient oncology nursing care.
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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 | 0,039 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».