Implementing stakeholder-informed research in the substance abuse treatment sector: strategies used by Connections, a Canadian knowledge translation and exchange project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researcher-stakeholder collaboration has been identified as critical to bridging research and health system change. While collaboration models vary, meaningful stakeholder involvement over time ("integrated knowledge translation") is advocated to improve the relevance of research to knowledge users. This short report describes the integrated knowledge translation efforts of Connections, a knowledge translation and exchange project to improve services for women with substance abuse problems and their children, and implementation barriers and facilitators. FINDINGS: Strategies of varying intensities were used to engage diverse stakeholders, including policy makers and people with lived experience, and executive directors, program managers, and service providers from Canadian addiction agencies serving women. Barriers to participation included individual (e.g., interest), organizational (e.g., funding), and system level (e.g., lack of centralized stakeholder database) barriers. Similarly, facilitators included individual (e.g., perceived relevance) and organizational (e.g., support) facilitators, as well as initiative characteristics (e.g., multiple involvement opportunities). Despite barriers, Connections' stakeholder-informed research efforts proved essential for developing clinically relevant and feasible processes, measures, and implementation strategies. CONCLUSIONS: Stakeholder-researcher collaboration is possible and robust integrated knowledge translation efforts can be productive. Future work should emphasize developing and evaluating a range of strategies to address stakeholders' knowledge translation needs and to facilitate sustained and meaningful involvement in research.
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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 | 0,093 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».