Institutionalization of evidence-informed practices in healthcare settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effective and timely integration of the best available research evidence into healthcare practice has considerable potential to improve the quality of provided care. Knowledge translation (KT) approaches aim to develop, implement, and evaluate strategies to address the research-practice gap. However, most KT research has been directed toward implementation strategies that apply cognitive, behavioral, and, to a lesser extent, organizational theories. In this paper, we discuss the potential of institutional theory to inform KT-related research. DISCUSSION: Despite significant research, there is still much to learn about how to achieve KT within healthcare systems and practices. Institutional theory, focusing on the processes by which new ideas and concepts become accepted within their institutional environments, holds promise for advancing KT efforts and research. To propose new directions for future KT research, we present some of the main concepts of institutional theory and discuss their application to KT research by outlining how institutionalization of new practices can lead to their ongoing use in organizations. In addition, we discuss the circumstances under which institutionalized practices dissipate and give way to new insights and ideas that can lead to new, more effective practices. SUMMARY: KT research informed by institutional theory can provide important insights into how knowledge becomes implemented, routinized, and accepted as institutionalized practices. Future KT research should employ both quantitative and qualitative research designs to examine the specifics of sustainability, institutionalization, and deinstitutionalization of practices to enhance our understanding of these complex constructs.
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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 | 0,290 | 0,436 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,052 |
| Communication savante | 0,021 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| 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 ».