MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2135122568 · doi:10.1186/1748-5908-4-53

Study protocol for the translating research in elder care (TREC): building context through case studies in long-term care project (project two)

2009· article· en· W2135122568 sur OpenAlexafffund
Jo Rycroft‐Malone, Sue Dopson, Lesley F. Degner, Alison M. Hutchinson, Debra Morgan, Norma J. Stewart, Carole A. Estabrooks

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of AlbertaSaskatchewan Health Research FoundationAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésKnowledge translationContext (archaeology)Knowledge managementHealth services researchHealth administrationHealth careQualitative researchExploratory researchFocus groupMedicineParticipant observationNursingPublic healthComputer scienceSociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The organizational context in which healthcare is delivered is thought to play an important role in mediating the use of knowledge in practice. Additionally, a number of potentially modifiable contextual factors have been shown to make an organizational context more amenable to change. However, understanding of how these factors operate to influence organizational context and knowledge use remains limited. In particular, research to understand knowledge translation in the long-term care setting is scarce. Further research is therefore required to provide robust explanations of the characteristics of organizational context in relation to knowledge use. AIM: To develop a robust explanation of the way organizational context mediates the use of knowledge in practice in long-term care facilities. DESIGN: This is longitudinal, in-depth qualitative case study research using exploratory and interpretive methods to explore the role of organizational context in influencing knowledge translation. The study will be conducted in two phases. In phase one, comprehensive case studies will be conducted in three facilities. Following data analysis and proposition development, phase two will continue with focused case studies to elaborate emerging themes and theory. Study sites will be purposively selected. In both phases, data will be collected using a variety of approaches, including non-participant observation, key informant interviews, family perspectives, focus groups, and documentary evidence (including, but not limited to, policies, notices, and photographs of physical resources). Data analysis will comprise an iterative process of identifying convergent evidence within each case study and then examining and comparing the evidence across multiple case studies to draw conclusions from the study as a whole. Additionally, findings that emerge through this project will be compared and considered alongside those that are emerging from project one. In this way, pattern matching based on explanation building will be used to frame the analysis and develop an explanation of organizational context and knowledge use over time. An improved understanding of the contextual factors that mediate knowledge use will inform future development and testing of interventions to enhance knowledge use, with the ultimate aim of improving the outcomes for residents in long-term care settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,113
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1130,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0070,007
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0880,020

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.

Tête enseignante Opus0,604
Tête enseignante GPT0,726
Écart entre enseignants0,122 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueImplementation ScienceMême sujetGeriatric Care and Nursing HomesTravaux en français237 207