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Enregistrement W4410087916 · doi:10.1371/journal.pone.0322138

Healthcare professionals’ perspectives on barriers and facilitators to implementing a warning signs intervention for older rural-dwelling medical patients at risk for hospital readmission

2025· article· en· W4410087916 sur OpenAlexafffundabout
Mary Fox, Jeffrey I. Butler, Adam M. B. Day, Evelyne Durocher, Sherry Dahlke, Mark W. Skinner, Behdin Nowrouzi‐Kia, Janet Yamada, Ilo‐Katryn Maimets

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoTrent UniversityUniversity of AlbertaYork UniversityNOSM UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth careFocus groupIntervention (counseling)Context (archaeology)NursingMedicinePsychological interventionQualitative researchHealth professionalsFamily medicinePsychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Prior research has identified that older rural patients and their families view preparation for detecting and responding to worsening health after a hospital stay as their most pressing unmet need, and perceive an evidence-based warning signs intervention that prepares them to do so as highly likely to meet this need. Yet, little is known about healthcare professionals' perspectives about potential barriers and facilitators to implementing warning signs interventions, especially in rural communities. AIM: This study aimed to identify potential barriers and facilitators to healthcare professionals' provision of a warning signs intervention in rural communities. MATERIALS AND METHODS: In this qualitative descriptive study, we examined healthcare professionals' perspectives on potential barriers and facilitators to providing a warning signs intervention. A purposive, criterion-based sample of healthcare professionals, stratified by professional designation (three strata - nurses, physicians, and allied healthcare professionals) who provide health care to rural dwellers in Ontario, Canada participated in semi-structured telephone focus-group discussions or 1:1 interviews on barriers and facilitators to delivering the intervention. Data were analyzed using conventional qualitative content analysis. RESULTS: Twenty-seven healthcare professionals participated in focus groups and 15 in 1:1 interviews for a total of 42 healthcare professionals. Analysis by healthcare professional stratum revealed nine categories of barriers and facilitators: material resources; human resources; healthcare professional communication; healthcare professional knowledge and skill; healthcare professional buy-in; context of rural practice; patient- and family-specific characteristics; risks and liabilities; and timing of intervention delivery. Seven of these categories converged across healthcare professional strata. However, the reasons why different healthcare professional strata perceived the categories as important, and the ways in which they saw them functioning as barriers and facilitators, varied. Our findings shed light on barriers and facilitators that should be considered to ensure successful implementation of the intervention in rural communities. DISCUSSION: This study adds to the limited research on rural healthcare professionals' perspectives on barriers and facilitators to delivering a warning signs intervention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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