Healthcare professionals' intentions to use wiki-based reminders to promote best practices in trauma care: a survey protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare professionals are increasingly using wikis as collaborative tools to create, synthesize, share, and disseminate knowledge in healthcare. Because wikis depend on collaborators to keep content up-to-date, healthcare professionals who use wikis must adopt behaviors that foster this collaboration. This protocol describes the methods we will use to develop and test the metrological qualities of a questionnaire that will assess healthcare professionals' intentions and the determinants of those intentions to use wiki-based reminders that promote best practices in trauma care. METHODS: Using the Theory of Planned Behavior, we will conduct semi-structured interviews of healthcare professionals to identify salient beliefs that may affect their future use of wikis. These beliefs will inform our questionnaire on intended behavior. A test-retest of the survey will verify the questionnaire's stability over time. We will interview 50 healthcare professionals (25 physicians and 25 allied health professionals) working in the emergency departments of three trauma centers in Quebec, Canada. We will analyze the content of the interviews and construct and pilot a questionnaire. We will then test the revised questionnaire with 30 healthcare professionals (15 physicians and 15 allied health professionals) and retest it two weeks later. We will assess the internal consistency of the questionnaire constructs using Cronbach's alpha coefficients and determine their stability with the intra-class correlation (ICC). DISCUSSION: To our knowledge, this study will be the first to develop and test a theory-based survey that measures healthcare professionals' intentions to use a wiki-based intervention. This study will identify professionals' salient beliefs qualitatively and will quantify the psychometric capacities of the questionnaire based on those beliefs.
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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 | 0,048 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».