A cross-sectional survey of supports for evidence-informed decision-making in healthcare organisations: a research protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This protocol builds on the development of a) a framework that identified the various supports (i.e. positions, activities, interventions) that a healthcare organisation or health system can implement for evidence-informed decision-making (EIDM) and b) a qualitative study that showed the current mix of supports that some Canadian healthcare organisations have in place and the ones that are perceived to facilitate the use of research evidence in decision-making. Based on these findings, we developed a web survey to collect cross-sectional data about the specific supports that regional health authorities and hospitals in two Canadian provinces (Ontario and Quebec) have in place to facilitate EIDM. METHODS/DESIGN: This paper describes the methods for a cross-sectional web survey among 32 regional health authorities and 253 hospitals in the provinces of Quebec and Ontario (Canada) to collect data on the current mix of organisational supports that these organisations have in place to facilitate evidence-informed decision-making. The data will be obtained through a two-step survey design: a 10-min survey among CEOs to identify key units and individuals in regard to our objectives (step 1) and a 20-min survey among managers of the key units identified in step 1 to collect information about the activities performed by their unit regarding the acquisition, assessment, adaptation and/or dissemination of research evidence in decision-making (step 2). The study will target three types of informants: CEOs, library/documentation centre managers and all other key managers whose unit is involved in the acquisition, assessment, adaptation/packaging and/or dissemination of research evidence in decision-making. We developed an innovative data collection system to increase the likelihood that only the best-informed respondent available answers each survey question. The reporting of the results will be done using descriptive statistics of supports by organisation type and by province. DISCUSSION: This study will be the first to collect and report large-scale cross-sectional data on the current mix of supports health system organisations in the two most populous Canadian provinces have in place for evidence-informed decision-making. The study will also provide useful information to researchers on how to collect organisation-level data with reduced risk of self-reporting bias.
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.
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 | 0,057 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».