Evaluation of a knowledge translation initiative for physical therapists treating patients with work disability
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We evaluated a knowledge translation and exchange (KTE) initiative aimed at providing physical therapists with best practice information regarding work disability prevention. METHOD: The KTE initiative involved dissemination of a best practice resource guide for work disability prevention, creation of a network of peer-selected educationally influential clinicians, province-wide seminars for practicing clinicians, and use of the resources in an academic training curriculum. Evaluation included email surveys of clinician practice patterns and exposure to the KTE initiative. We also evaluated the impact of the KTE on community physical therapy workers' compensation outcomes. RESULTS: 241 and 164 clinicians responded to the baseline and follow-up email surveys, respectively. Clinicians reported a wide range of years in practice (0-30+ years) and practice settings although the majority worked in private clinics (approximately 61%). Approximately 80% of the follow-up sample reported some exposure to the KTE initiative. Few differences were observed in reported practice patterns between survey periods. Compensation outcomes improved slightly after KTE (68 versus 70% off benefits) however, this effect was confounded by proportion of claimants with sprain/strain injury. CONCLUSIONS: Implementation of a KTE initiative appears to have had little impact on the clinical practice or outcomes. Future interventions for rehabilitation professionals should consider the organisational culture of the settings in which they practice, which may be a barrier or facilitator of research uptake.
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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 | 0,072 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».