Strategies for rehabilitation professionals to move evidence-based knowledge into practice: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Rehabilitation clinicians need to stay current regarding best practices, especially since adherence to clinical guidelines can significantly improve patient outcomes. However, little is known about the benefits of knowledge translation interventions for these professionals. OBJECTIVES: To examine the effectiveness of single or multi-component knowledge translation interventions for improving knowledge, attitudes, and practice behaviors of rehabilitation clinicians. METHODS: Systematic review of 7 databases conducted to identify studies evaluating knowledge translation interventions specific to occupational therapists and physical therapists. RESULTS: 12 studies met the eligibility criteria. For physical therapists, participation in an active multi-component knowledge translation intervention resulted in improved evidence-based knowledge and practice behaviors compared with passive dissemination strategies. These gains did not translate into change in clinicians' attitudes towards best practices. For occupational therapists, no studies have examined the use of multi-component interventions; studies of single interventions suggest limited evidence of effectiveness for all outcomes measured. CONCLUSION: While this review suggests the use of active, multi-component knowledge translation interventions to enhance knowledge and practice behaviors of physical therapists, additional research is needed to understand the impact of these strategies on occupational therapists. Serious research gaps remain regarding which knowledge translation strategies impact positively on patient outcomes.
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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 | 0,053 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».