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Enregistrement W2315243175 · doi:10.1177/2380084415627129

Factors Influencing Adoption of New Technologies into Dental Practice

2016· article· en· W2315243175 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJDR Clinical & Translational Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Research FoundationDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfluencer marketingDiffusion of innovationsEarly adopterPsychologyDental hygieneMarketingFocus groupBusinessMedical educationKnowledge managementMedicineMarketing managementComputer scienceRelationship marketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to explore factors affecting decisions to adopt new technologies into dental practice using a colorimetric rinse test for detection of periodontal disease as a model. Focus groups with key informants in Canadian dentistry and dental hygiene were conducted. A deductive approach used Rogers's diffusion of innovation theory as a framework for organizing codes and subcodes. Two members of the research team independently reviewed and analyzed the data using NVivo 10. The attributes of the technology itself emerged as primary influencers. Perceived relative advantages of the diagnostic mouth rinse over existing methods were potential time efficiency, low implementation cost, and utility of the tool. Low complexity, compatibility with existing routines/beliefs, and the potential for reinvention-the use of a technology for other than its intended purpose (i.e., patient education, monitoring of disease, screening tool in nondental settings)-were other important features enhancing adoption. An overarching concern was that any new technology benefit the patient. Contextual factors also play a role. Numerous communication channels, including opinion leaders, patients, marketing, continuing education courses, and strength of evidence, influenced clinicians, with peer interaction being a stronger influence than marketing. Similar themes arose from specialist, general dentist, and dental hygienist focus groups. Adopter characteristics also came into play: participants ranged in their self-reported innovativeness with many considering themselves "early adopters" of new technology. Findings of this study suggest that the innovation adoption process is not straightforward, but attributes of the innovation, contextual factors, and adopter characteristics play important roles in the process. Knowledge Transfer Statement: Various factors affect the adoption of new tools into clinical dental practice. These include attributes of the test or tool itself, the context of the settings in which the tool is introduced to practitioners, and the characteristics of the clinicians themselves. A qualitative study of dentists and dental hygienists investigated these factors. Situations in which dentists and hygienists interact with their peers and colleagues-through social networks, continuing education courses, conventions, or personal contact-were a major driver in the decision to adopt new technologies. However, even among "early adopters," most were reluctant to use new tests or tools unless they perceived a benefit to their patients or practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,614
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,029 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle