The impact of social networks on knowledge transfer in long-term care facilities: Protocol for a study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social networks are theorized as significant influences in the innovation adoption and behavior change processes. Our understanding of how social networks operate within healthcare settings is limited. As a result, our ability to design optimal interventions that employ social networks as a method of fostering planned behavior change is also limited. Through this proposed project, we expect to contribute new knowledge about factors influencing uptake of knowledge translation interventions. OBJECTIVES: Our specific aims include: To collect social network data among staff in two long-term care (LTC) facilities; to characterize social networks in these units; and to describe how social networks influence uptake and use of feedback reports. METHODS AND DESIGN: In this prospective study, we will collect data on social networks in nursing units in two LTC facilities, and use social network analysis techniques to characterize and describe the networks. These data will be combined with data from a funded project to explore the impact of social networks on uptake and use of feedback reports. In this parent study, feedback reports using standardized resident assessment data are distributed on a monthly basis. Surveys are administered to assess report uptake. In the proposed project, we will collect data on social networks, analyzing the data using graphical and quantitative techniques. We will combine the social network data with survey data to assess the influence of social networks on uptake of feedback reports. DISCUSSION: This study will contribute to understanding mechanisms for knowledge sharing among staff on units to permit more efficient and effective intervention design. A growing number of studies in the social network literature suggest that social networks can be studied not only as influences on knowledge translation, but also as possible mechanisms for fostering knowledge translation. This study will contribute to building theory to design such interventions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle