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Enregistrement W2041999673 · doi:10.1186/s12913-014-0545-x

How does context influence collaborative decision-making for health services planning, delivery and evaluation?

2014· article· en· W2041999673 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCancer Care Ontario
Mots-clésHealth informaticsMedicineNursing researchContext (archaeology)Health services researchHealth administrationKnowledge translationQualitative researchRelevance (law)IncentivePublic relationsMedical educationKnowledge managementNursingPublic healthPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Collaboration among researchers (clinician, non-clinician) and decision makers (managers, policy-makers, clinicians), referred to as integrated knowledge translation (IKT), enhances the relevance and use of research, leading to improved decision-making, policies, practice, and health care outcomes. However IKT is not widely practiced due to numerous challenges. This research explored how context influenced IKT as a means of identifying how IKT could be strengthened. METHODS: This research investigated IKT in three health services programs for colon cancer screening, prostate cancer diagnosis, and the treatment of pancreatic cancer. Qualitative methods were used to explore contextual factors that influenced how IKT occurred, and its impact. Data were collected between September 1, 2012 and May 15, 2013 from relevant documents, observation of meetings, and interviews with researchers and decision-makers, analyzed using qualitative methods, and integrated. RESULTS: Data were analyzed from 39 documents, observation of 6 meetings, and 36 interviews. IKT included interaction at meetings, joint undertaking of research, and development of guidelines. IKT was most prevalent in one program with leadership, clear goals, dedicated funding and other infrastructural resources, and an embedded researcher responsible for, and actively engaged in IKT. This program achieved a variety of social, research and health service outcomes despite mixed individual views about the value of IKT and the absence of a programmatic culture of IKT. Participants noted numerous challenges including lack of time and incentives, and recommendations to support IKT. A conceptual framework of factors that influence IKT and associated outcomes was generated, and can be used by others to plan or evaluate IKT. CONCLUSIONS: The findings can be applied by researchers, clinicians, managers or policy-makers to plan or improve collaborative decision-making for health services planning, delivery, evaluation or quality improvement. Further research is needed to explore whether these findings are widespread, and further understand how IKT can be optimized.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,360
Tête enseignante GPT0,692
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle