Exploring the barriers and facilitators of continuous quality improvement for health promotion within healthcare food environments
Notice bibliographique
Résumé
Continuous quality improvement (CQI) has become a widely accepted approach to optimize health services while lowering healthcare costs (Quintuple Aim) and has expanded from clinical interventions to health promotion. Retail food environments (e.g. hospital cafeterias, cafes) are of interest given the increased adoption of healthy eating policies and interventions to influence diet (e.g. price, promotion, placement and product). However, there is a lack of understanding of what organizational and policy processes are necessary to implement CQI for health promotion in healthcare. This research uses a qualitative multiple exploratory case study design to explore the barriers and facilitators of CQI for health promotion in healthcare retail food environments. This research occurred in a healthcare setting with an organizational Healthy Eating Policy applicable to staff, patients and visitors. We collected semi-structured interview data with 12 healthcare staff working in Nutrition & Food Services in a Canadian provincial health authority from January to June 2023. We used directed content analysis to analyze the data. We used the Inside out model to interpret cross-cutting organizational barriers and facilitators. Four cases of quality improvement interventions (Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles) were identified. Barriers included expertise to interpret nutrient criteria, lack of data, conflicting benchmarks (e.g. finance and health), third-party vendors, past negative experiences, and a lack of time to monitor and evaluate. Facilitators included an organizational Healthy Eating Policy, understanding community context, local knowledge, partnerships with researchers and leadership. This study revealed how overarching policies, accompanied by organizational support, facilitated quality improvement and engagement in CQI but also created barriers to routine practice and sustainability of health-promoting interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».