Creation of an evidence-based practice reference model in falls prevention: findings from occupational therapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study attempted to capture the evidence-based practice (EBP) behaviours of expert occupational therapy (OT) clinicians in order to develop a reference model of EBP in falls prevention. Methods: Expert clinicians participated in the creation of a clinical vignette through focus group discussions. Using the vignette as the stimulus case, the same clinicians answered questions that reflected the EBP process. Validation of original responses and data synthesis occurred through a second focus group. This validation process resulted in the elaboration of a tree structure EBP decision model. Results: Findings show that clinicians are not expert evidence-based practitioners. Although some of the experts’ clinical decisions were based on a combination of professional experience and research evidence, clinicians relied primarily on clinical experience for more complex aspects of decision-making. When explicitly instructed to answer questions corresponding to the five EBP steps, experts were compelled to think about the use of evidence and could proceed through the EBP process. Conclusions: The model represents the expert clinical decisions in each of the EBP steps and illustrates what aspects of the decision-making process are in line with EBP versus aspects that are driven primarily by experience. This research has the potential to assist clinicians working in prevention of falls in geriatric rehabilitation who can use the model as a practice framework to guide them through the EBP process.Implications for RehabilitationExperienced clinicians can proceed through the steps of the evidence-based practice process with guidance and scaffolding.Clinical experience is a major factor in decision-making in falls prevention.Models of expert performance provide useful insights into decision-making outcomes and evidence-based practise behaviours of experienced clinicians in falls prevention.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».