Evaluating a knowledge exchange intervention in cancer survivorship care: a workshop to foster implementation of Online Support Groups
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of the research described here is to assess the overall effectiveness of the workshop format as a Knowledge Exchange (KE) strategy in (1) disseminating scientific evidence, clinical experience, and systems information related to professionally led Online Support Groups (OSG) for cancer survivors and (2) facilitating the implementation of this intervention by a select group of end users--decision makers and clinical leads in psychosocial supportive care. METHODS: The KE-Decision Support (KE-DS) Model, operationalizing the Health Technology Approach, guided the development of pre- and postworkshop questionnaires, and a follow-up questionnaire administered 5 months after the workshop. Questionnaire results were categorized according to participants' responses to these elements: methods of engagement, evidence (scientific, experiential, systems) and the delivery of this evidence, and external factors at the institutional level, such as administrative support, budgetary issues, etc., that influence decision-maker abilities and strategies. RESULTS: Traditional KE strategies such as peer-reviewed journal articles are optimal for disseminating scientific evidence, while face-to-face interactions, such as in a workshop, are best used to disseminate systems-level implementation information, such as fiscal implications, budgetary requirements, and policy relevance, which is not found in journal articles or conferences. An apparent shift in workplace culture signifies the availability of institutional support for high-level staff to engage in KE. CONCLUSIONS: As a KE strategy with identified end users, the workshop format is effective in facilitating the implementation of this intervention in participants' institutions.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».