Developing an Interview Guide to Evaluate Practice-based Evidence in Nutrition: Use of the Delphi Technique
Notice bibliographique
Résumé
An interview guide was created for qualitative evaluation of the impact of Practice-based Evidence in Nutrition (PEN) on dietetic practice, and its success as a medium for knowledge translation and transfer (KTT). The Delphi technique was used to bring together a diverse group of experts (n=7) with extensive knowledge in KTT and evidence-based practice (EBP); these experts developed the interview guide content. The technique is an effective means of gathering expert input to inform evaluation tool development, particularly in the absence of accepted evaluation guidelines or pre-existing evaluation tools. Although challenges exist with the Delphi technique, it is an adaptable method that can be modified to meet a variety of needs. During this project, the technique was modified to meet specific needs, including participants' partial anonymity and starting material to reduce the number of required rounds. The resulting interview guide contained open-ended questions focused on respondents' understanding of EBP and PEN, use of PEN by dietitians in other disciplines, perceptions of the quality/usefulness of PEN, and barriers to and facilitators of PEN use.
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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 | 0,070 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».