Creation and validation of the PERFECT: a critical incident tool for evaluating change in the practices of health professionals
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The critical incident technique provides a means to better understand the reasons behind clinicians' practices and changes in practice. No standardized tool exists to elicit information using this technique. OBJECTIVES: To create and validate a standardized tool that explores change and reasons for change in professional practice. METHOD: Item generation was based on expert consultation and a review of the clinical practice and knowledge translation literature. The draft tool was pilot-tested with a convenience sample of 10 rehabilitation clinicians to receive feedback on its content, clarity, optimal cueing, omissions and ease of recall of critical incidents. RESULTS: The tool was progressively refined and validated according to feedback from both the clinicians and expert reviewers. The final version of the tool includes 33 questions designed to elicit information on change and reasons for change in four areas: problem identification, assessment, treatment and referral practices. In addition, it elicits information on factors that facilitate or hinder change in practice. Cues are included when necessary to clarify questions and facilitate responses. Regarding ease of recall, all clinicians confirmed that beginning with a 6-month recall of practice change and working back to 1 year was a facilitator. All clinicians mentioned that the tool encouraged them to reflect about changes they made in their practice or lack thereof. CONCLUSION: The newly created standardized critical incident tool, named the PERFECT (Professional Evaluation & Reflection on Change Tool) provides an opportunity for widespread applicability to explore change, reasons for change, as well as facilitators and barriers to change in the practices of health professionals.
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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 | 0,187 | 0,435 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; 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 ».