Examining the associations among clinician demographics, the factors involved in the implementation of evidence-based practice, and the access of clinicians to sources of information
Notice bibliographique
Résumé
Background: An important way of improving healthcare services is through the implementation of evidence-based practice; but this requires an understanding of the extent to which it is occurring and the factors that are driving its implementation. Objective: To examine the associations among the demographics of clinicians, the factors involved in the implementation of evidence-based practice, and the access of clinicians to various sources of information. Study Design: Cross-sectional survey. Methods: An online survey that was distributed to 300 Canadian prosthetic and orthotic clinicians. Associations of selected survey items were determined. Results: Four primary associations were found and a further 18 were considered to be indicative of potential trends. Two of the primary associations were related to authorship and the utilization of scientific literature. Specifically, those clinicians who had previously authored or co-authored a peer-reviewed journal article were more likely to utilize scientific literature to guide their clinical practice. Conclusions: This study has highlighted important demographics which can be targeted for greater implementation of evidence-based practice. Above all, facilitating engagement of clinicians in research and its dissemination may promote a higher consumption of research evidence leading to improved evidence-based practice. Clinical relevance This study provides information about the underlying facilitators and inhibitors of evidence-based practice in prosthetics and orthotics. The findings aim to inform those involved in improving existing clinical practices, including educators, professional organizations and governing bodies.
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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 | 0,009 | 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 | 0,000 |
| 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 ».