Assessing the implementation of nurse practitioner-led huddles in long-term care using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID-19 pandemic created major challenges in long-term care (LTC) homes across Canada and globally. A nurse practitioner-led interdisciplinary huddle intervention was developed to support staff wellbeing in two LTC homes in Ontario, Canada. The objective of this study was to identify the constructs strongly influencing the process of implementation of huddles across both sites, capturing the overall barriers and facilitators and the intervention’s intrinsic properties. Methods Nineteen participants were interviewed about their experiences, pre-, post-, and during huddle implementation. The Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) was used to guide data collection and analysis. CFIR rating rules and a cross-comparison analysis was used to identify differentiating factors between sites. A novel extension to the CFIR analysis process was designed to assess commonly influential factors across both sites. Results Nineteen of twenty selected CFIR constructs were coded in interviews from both sites. Five constructs were determined to be strongly influential across both implementation sites and a detailed description is provided: evidence strength and quality; needs and resources of those served by the organization; leadership engagement; relative priority; and champions. A summary of ratings and an illustrative quote are provided for each construct. Conclusion Successful huddles require long-term care leaders to consider their involvement, the inclusion all team members to help build relationships and foster cohesion, and the integration of nurse practitioners as full-time staff members within LTC homes to support staff and facilitate initiatives for wellbeing. This research provides an example of a novel approach using the CFIR methodology, extending its use to identify significant factors for implementation when it is not possible to compare differences in success.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 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 ».