Dental hygienists’ research utilization: influence of context and attitudes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research use is a core component of evidence-based practice (EBP), contributing to improved patient outcomes; however, we know little about factors influencing research use among dental hygienists. The purpose of this study is to examine whether individual's attitudes and organizational context influence dental hygienists' research use. METHODS: A cross-sectional survey design was used to study research use among a geographically stratified probability sample of 1100 Canadian dental hygienists. A translated French-language version was provided for Francophone dental hygienists. Descriptive and inferential analyses were performed using SPSS. RESULTS: Mean responses were highest for conceptual research use (RU) (4.1), followed by overall RU (3.7), direct RU (3.3), and persuasive RU (3.3), on a five-point Likert scale. Internal consistency reliability for attitude and context scales was high (Cronbach's alpha 0.86 and 0.83, respectively). Repeated measures t-tests found significant differences between willingness to implement research and frequency of actually implementing research (P < 0.001 for paired comparisons), and ratings of importance of supportive practice characteristics were significantly higher than their actual presence (P < 0.001 for paired comparisons). A multiple linear regression model found the variables attitude, context, and years of practice explained 19.0% of the variation in responses. DISCUSSION: Significant differences between willingness to implement research and actual implementation, and between perceived importance of supportive practice characteristics and their presence, require exploration of these differences. CONCLUSION: These findings support the importance of the practice context and individual attitudes for research uptake by dental hygienists. Knowledge translation theories can inform further research and contribute greater explanatory power to this preliminary model.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».