Exploring organizational characteristics associated with practice changes following a mentored online educational module
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Studies of health professionals' perceptions of barriers to and facilitators of research utilization in clinical practices suggest that structural and resource characteristics of service provider organizations are key determinants of the capacity of individual practitioners to provide evidence-based practices. In this pilot study, we compare health professionals' self-reported practice changes with characteristics of the structures and resources available to support research use at 4 hospitals. METHODS: Data on the self-reported practice changes of stroke rehabilitation professionals at Ontario hospitals were analyzed following their participation in a mentored online educational intervention, the Rehabilitation Education Program for Stroke (REPS). In-depth interviews with a purposefully drawn subsample of REPS mentors and managers of stroke rehabilitation programs examined the participating hospitals' structural and resource characteristics. The interview data on hospital characteristics were coded descriptively and thematically, quantified, and then compared with the percentage of individual REPS participants who reported positive practice changes in each hospital. RESULTS: Hospitals with higher percentages of participants reporting improved practices following REPS provided better computer access, paid time to participate in REPS, had established specialized units of stroke care, strong teamwork, and were previously committed to implementing best practices. They also conducted program audits or evaluations and engaged in "bottom-up" program decision making. DISCUSSION: Continuing educators should consider the capacity of hospitals to support practice changes when planning educational interventions for rehabilitation professionals. Larger studies employing objective measures are needed to examine relationships between practice improvements and organizational characteristics following educational interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».