De-implementation of low-value nursing practice: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Data from the Canadian Institute for Health Information has shown that as much as 30% of healthcare is considered low value, which can lead to poor patient outcomes due to adverse events of treatments or unwarranted secondary tests. Along with the popularity of implementation science over those years, increasing attention has been paid to de-implementation. While de-implementation has garnered increasing research across various healthcare domains, its application in the nursing field has received limited attention. The purpose of this review is to examine the progress of de-implementation research conducted in the nursing field to inform future study designs and research directions. Method We will conduct this research following the JBI scoping review methodology. Six databases (i.e., Medline (Ovid), Embase (Ovid), Web of Science, Scopus, PsychINFO (EBSCO), CINAHL(EBSCO), de-implementation focused or related journals (i.e., Implementation Science, Implementation Science Communications), and google scholar will be searched from their inception to December 1st, 2023 using keywords relate to nursing, de-implementation and low-value practice. We will include studies of all design types as long as they focus on de-implementation of low-value nursing practices, or low-value practices that require nurses’ participation within healthcare settings. Four reviewers will independently screen all titles, abstracts and full-text articles. Four reviewers will extract the data according to the appropriate checklists. Three reviewers will conduct data synthesis to explore study characteristics, de-implementation determinants and strategies, and study outcomes. Ethics and dissemination This scoping review will not include empirical data, and therefore requires no ethics approval. The results of the review will be disseminated in a peer-reviewed scientific journal and in a conference presentation.
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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 | 0,045 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,220 | 0,444 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».