What supports do health system organizations have in place to facilitate evidence-informed decision-making? a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decisions regarding health systems are sometimes made without the input of timely and reliable evidence, leading to less than optimal health outcomes. Healthcare organizations can implement tools and infrastructures to support the use of research evidence to inform decision-making. OBJECTIVES: The purpose of this study was to profile the supports and instruments (i.e., programs, interventions, instruments or tools) that healthcare organizations currently have in place and which ones were perceived to facilitate evidence-informed decision-making. METHODS: In-depth semi-structured telephone interviews were conducted with individuals in three different types of positions (i.e., a senior management team member, a library manager, and a 'knowledge broker') in three types of healthcare organizations (i.e., regional health authorities, hospitals and primary care practices) in two Canadian provinces (i.e., Ontario and Quebec). The interviews were taped, transcribed, and then analyzed thematically using NVivo 9 qualitative data analysis software. RESULTS: A total of 57 interviews were conducted in 25 organizations in Ontario and Quebec. The main findings suggest that, for the healthcare organizations that participated in this study, the following supports facilitate evidence-informed decision-making: facilitating roles that actively promote research use within the organization; establishing ties to researchers and opinion leaders outside the organization; a technical infrastructure that provides access to research evidence, such as databases; and provision and participation in training programs to enhance staff's capacity building. CONCLUSIONS: This study identified the need for having a receptive climate, which laid the foundation for the implementation of other tangible initiatives and supported the use of research in decision-making. This study adds to the literature on organizational efforts that can increase the use of research evidence in decision-making. Some of the identified supports may increase the use of research evidence by decision-makers, which may then lead to more informed decisions, and hopefully to a strengthened health system and improved health.
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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 | 0,036 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».