Past, Present and Future of Respiratory Research: A Survey of Canadian Health Care Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian Respiratory Health Professionals (CRHP) is the multidisciplinary health care professional group of the Canadian Lung Association. Although the CRHP has a growing number of highly qualified researchers, the landscape of their research in Canada has not been described. OBJECTIVES: To describe the level of respiratory research engagement; identify barriers and facilitators to research engagement; describe the experience and interest in developing research skills; and identify priority areas of future respiratory research among health care professionals. METHODS: An online survey of CRHP members was used to collect demographic information; barriers and facilitators to conducting research; future directions in respiratory research; and research funding and mentorship. Experience with and interest in 'upskilling' research skills were also evaluated. RESULTS: A total of 119 surveys were completed (22% response rate), of which 69 (58%) respondents were engaged in respiratory research. Reasons for not being involved in respiratory research were lack of mentorship, support and funding. The top research areas were chronic obstructive pulmonary disease (74%) and asthma (41%). The top facilitators for research engagement were amount of funding (29%) and mentorship (28%). Respondents in research positions rated their experience in research skills as high; those in nonresearch positions as low. However, both groups expressed interest in improving their research skills. CONCLUSIONS: Areas of development, such as research skills, greater funding opportunities and mentorship to increase the research capacity of health care professionals in respiratory health were identified. Health professional researchers have an important role in the national respiratory research strategy to increase interdisciplinary engagement and build collaborative teams.
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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 | 0,024 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».