USING A KNOWLEDGE-TO-ACTION CYCLE TO HELP IMPROVE ADHERENCE TO CANADIAN STROKE BEST PRACTICE RECOMMENDATIONS FOR REHABILITATION AND INCREASE REHABILITATION INTENSITY
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundElisabeth Bruyu00e8re (EB) Hospital and the Champlain Regional Stroke Network established a partnership to help improve adherence to Canadian Stroke Best Practice Recommendations (CSBPR) for rehabilitation and increase rehabilitation intensity (RI) at EB. The Knowledge-to-Action (KTA) Cycle1 was utilized to guide this process.MethodstCSBPRs and Quality Based Procedures informed the knowledge creation funnel for this partnership. Know-do gaps (KDG) were determined by surveying clinicians and management in order to identify barriers/facilitators to knowledge use. Systemic, process, educational, and human resource issues were identified and adapted to the local context in order to select, tailor, and implement interventions, including education and partnership days. Some facets of the Partnership are ongoing including: monitoring, evaluating, and sustaining knowledge use. ResultsMany leading practices were already in place on EBu2019s stroke rehab unit. KTA approach generated ideas to improve adherence to CSBPRs, increase efficiency and RI. Forty-two opportunities for improvement were identified and grouped into seven categories. Some changes have been implemented or are in process, including: improving rounds and communication, refresher education on RI, streamlining admission assessments and developing new therapy schedule.Conclusions/ImplicationsKTA approach enabled a systematic method to identifying facilitators/barriers to implementation of CSBPRs and achieving RI. KTA facilitated the Partnership to achieve its objectives step-by-step in a non-punitive manner and promoted active engagement at all organizational levels, from clinicians to directors. 1.tStraus S, Tetroe J, Graham ID, editors. Knowledge translation in health care: moving from evidence to practice. John Wiley & Sons; 2013 May 31.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 ».