Educating change agents: a qualitative descriptive study of graduates of a Master’s program in evidence-based practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care professionals are expected to build decisions upon evidence. This implies decisions based on the best available, current, valid and relevant evidence, informed by clinical expertise and patient values. A multi-professional master's program in evidence-based practice was developed and offered. The aims of this study were to explore how students in this program viewed their ability to apply evidence-based practice and their perceptions of what constitute necessary conditions to implement evidence-based practice in health care organizations, one year after graduation. METHODS: A qualitative descriptive design was chosen to examine the graduates' experiences. All students in the first two cohorts of the program were invited to participate. Six focus-group interviews, with a total of 21 participants, and a telephone interview of one participant were conducted. The data was analyzed thematically, using the themes from the interview guide as the starting point. RESULTS: The graduates reported that an overall necessary condition for evidence-based practice to occur is the existence of a "readiness for change" both at an individual level and at the organizational level. They described that they gained personal knowledge and skills to be "change-agents" with "self-efficacy, "analytic competence" and "tools" to implement evidence based practice in clinical care. An organizational culture of a "learning organization" was also required, where leaders have an "awareness of evidence- based practice", and see the need for creating "evidence-based networks". CONCLUSIONS: One year after graduation the participants saw themselves as "change agents" prepared to improve clinical care within a learning organization. The results of this study provides useful information for facilitating the implementation of EBP both from educational and health care organizational perspectives.
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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 | 0,009 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».