Barriers, Enablers, and Impacts of Implementing National Comprehensive Care Standards in Acute Care Hospitals: An Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Comprehensive care is increasingly being recognised as a critical component of healthcare, with several countries endorsing it as a national standard. This study aims to explore care professionals’ perspectives on the barriers, enablers, and impacts of implementing the Comprehensive Care Standard (CCS) in acute care hospitals across Australia. Methods: This is a qualitative descriptive study. Participants included 28 care professionals (20 nurses, 2 doctors, and 6 allied health professionals) recruited from a broad range of Australian acute care hospitals. Data were collected using semi-structured interviews from March to August 2023. The interviews were audio-recorded, transcribed and thematically analysed. Data collection and analysis were guided by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR), and implementation strategies were mapped to the Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC). Results: CFIR-informed analysis identified 12 barriers and 13 enablers to CCS implementation, most prominently within the Inner Setting and Implementation Process domains. Sixteen implementation strategies were also mapped using the CFIR-ERIC Mapping Tool. The perceived impacts of the CCS implementation were multifaceted. While CCS implementation brought about changes to hospitals and improvements in patient care, it also resulted in increased workload and fatigue among staff. Conclusions: Enhancing CCS implementation will involve addressing the barriers and building on the enablers identified in this study. Supporting more effective implementation may help maximise the benefits of the CCS for patient care while also mitigating the increased workload and fatigue reported by staff. These findings highlight the importance of approaches that balance quality improvements with staff wellbeing.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».