Measuring the Effectiveness of Mentoring as a Knowledge Translation Intervention for Implementing Empirical Evidence: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mentoring as a knowledge translation (KT) intervention uses social influence among healthcare professionals to increase use of evidence in clinical practice. AIM: To determine the effectiveness of mentoring as a KT intervention designed to increase healthcare professionals' use of evidence in clinical practice. METHODS: A systematic review was conducted using electronic databases (i.e., MEDLINE, CINAHL), grey literature, and hand searching. Eligible studies evaluated mentoring of healthcare professionals responsible for patient care to enhance the uptake of evidence into practice. Mentoring is defined as (a) a mentor more experienced than mentee; (b) individualized support based on mentee's needs; and (c) involved in an interpersonal relationship as indicated by mutual benefit, engagement, and commitment. Two reviewers independently screened citations for eligibility, extracted data, and appraised quality of studies. Data were analyzed descriptively. RESULTS: Of 10,669 citations from 1988 to 2012, 10 studies were eligible. Mentoring as a KT intervention was evaluated in Canada, USA, and Australia. Exposure to mentoring compared to no mentoring improved some behavioral outcomes (one study). Compared to controls or other multifaceted interventions, multifaceted interventions with mentoring improved practitioners' knowledge (four of five studies), beliefs (four of six studies), and impact on organizational outcomes (three of four studies). There were mixed findings for changes in professionals' behaviors and impact on practitioners' and patients' outcomes: some outcomes improved, while others showed no difference. LINKING EVIDENCE TO ACTION: Only one study evaluated the effectiveness of mentoring alone as a KT intervention and showed improvement in some behavioral outcomes. The other nine studies that evaluated the effectiveness of mentoring as part of a multifaceted intervention showed mixed findings, making it difficult to determine the added effect of mentoring. Further research is needed to identify effective mentoring as a KT intervention.
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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 | 0,074 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».