A systematic review of the psychometric properties of self-report research utilization measures used in healthcare
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In healthcare, a gap exists between what is known from research and what is practiced. Understanding this gap depends upon our ability to robustly measure research utilization. OBJECTIVES: The objectives of this systematic review were: to identify self-report measures of research utilization used in healthcare, and to assess the psychometric properties (acceptability, reliability, and validity) of these measures. METHODS: We conducted a systematic review of literature reporting use or development of self-report research utilization measures. Our search included: multiple databases, ancestry searches, and a hand search. Acceptability was assessed by examining time to complete the measure and missing data rates. Our approach to reliability and validity assessment followed that outlined in the Standards for Educational and Psychological Testing. RESULTS: Of 42,770 titles screened, 97 original studies (108 articles) were included in this review. The 97 studies reported on the use or development of 60 unique self-report research utilization measures. Seven of the measures were assessed in more than one study. Study samples consisted of healthcare providers (92 studies) and healthcare decision makers (5 studies). No studies reported data on acceptability of the measures. Reliability was reported in 32 (33%) of the studies, representing 13 of the 60 measures. Internal consistency (Cronbach's Alpha) reliability was reported in 31 studies; values exceeded 0.70 in 29 studies. Test-retest reliability was reported in 3 studies with Pearson's r coefficients > 0.80. No validity information was reported for 12 of the 60 measures. The remaining 48 measures were classified into a three-level validity hierarchy according to the number of validity sources reported in 50% or more of the studies using the measure. Level one measures (n = 6) reported evidence from any three (out of four possible) Standards validity sources (which, in the case of single item measures, was all applicable validity sources). Level two measures (n = 16) had evidence from any two validity sources, and level three measures (n = 26) from only one validity source. CONCLUSIONS: This review reveals significant underdevelopment in the measurement of research utilization. Substantial methodological advances with respect to construct clarity, use of research utilization and related theory, use of measurement theory, and psychometric assessment are required. Also needed are improved reporting practices and the adoption of a more contemporary view of validity (i.e., the Standards) in future research utilization measurement studies.
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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 | 0,050 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».