How to Improve Knowledge Translation of Qualitative Research into Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT How can qualitative research findings become more influential as trustworthy evidence on which to base clinical practice decisions? Despite an increase in its visibility, the clinical implementation of qualitative findings remains negligible; instead, knowledge users continue to base their clinical decision making primarily on quantitative evidence (Goguen, Knight, & Tiberius, 2008; Shuval, Harker, Roudsari, Groce, Mills, Siddiqi, & Shachak, 2011; Sofaer, 2002).. The purpose of this paper is to describe some of the factors affecting the impact of qualitative findings in the clinical practice of both nursing and medical professionals. This topic is timely and significant because while qualitative research approaches are methodologically and philosophically valid, these approaches remain comparatively lacking in discourse around evidence-based practice and ensuing clinical decisions. These authors continue the academic discussion surrounding the struggle to better translate qualitative research into clinical settings. A brief introduction to qualitative research methods sets a background for endorsing its increased use in clinical practice. The unique contribution of this paper is that practical solutions are provided for incorporating qualitative research into clinical decision-making by healthcare professionals. These are offered to encourage both qualitative and quantitative researchers, clinicians in nursing and medicine, and all knowledge users to take up this problem; despite theoretical and ideological differences, we all have the ultimate goal of utilizing high quality evidence to provide the best care to our patients. Keywords : Knowledge translation, qualitative research, nursing.
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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 | 0,652 | 0,808 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,023 |
| Communication savante | 0,022 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».