Preferences for evidence‐based practice dissemination in addiction agencies serving women: a discrete‐choice conjoint experiment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To model variables influencing the dissemination of evidence-based practices to addiction service providers and administrators. DESIGN: A discrete-choice conjoint experiment. We systematically varied combinations of 16 dissemination variables that might influence the adoption of evidence-based practices. Participants chose between sets of variables. SETTING: Canadian agencies (n = 333) providing addiction services to women. PARTICIPANTS: Service providers and administrators (n = 1379). MEASUREMENTS: We estimated the relative importance and optimal level of each dissemination variable. We used latent class analysis to identify subsets of participants with different preferences and simulated the conditions under which participants would use more demanding professional development options. FINDINGS: Three subsets of participants were identified: outcome-sensitive (52%), process-sensitive (29.6%) and demand-sensitive (18.2%). Across all participants, the number of clients who were expected to benefit from an evidence-based practice exerted the most influence on dissemination choices. If a practice was seen as feasible, co-worker and administrative support influenced decisions. Client benefits were most important to outcome-sensitive participants; type of dissemination process (e.g. active versus passive learning) was more important to process-sensitive participants. Brief options with little follow-up were preferred by demand-sensitive participants. Simulations predicted that initiatives selected and endorsed by government funders would reduce participation. CONCLUSIONS: Clinicians and administrators are more likely to adopt evidence-based addiction practices if the practice is seen as helpful to clients, and if it is supported by co-workers and program administration.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; 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 ».