Using program evaluation to support knowledge translation in an interprofessional primary care team: a case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluation is a fundamental component in building quality primary care and is ideally situated to support individual, team and organizational learning by offering an accessible form of participatory inquiry. The evaluation literature has begun to recognize the unique features of KT evaluations and has described attributes to consider when evaluating KT activities. While both disciplines have focused on the evaluation of KT activities neither has explored the role of evaluation in KT. The purpose of the paper is to examine how participation in program evaluation can support KT in a primary care setting. METHODS: A mixed methods case study design was used, where evaluation was conceptualized as a change process and intervention. A Memory Clinic at an interprofessional primary care clinic was the setting in which the study was conducted. An evaluation framework, Pathways of Influence provided the theoretical foundation to understand how program evaluation can facilitate the translation of knowledge at the level of the individual, inter-personal (Memory Clinic team) and the organization. Data collection included questionnaires, interviews, evaluation log and document analysis. Questionnaires and interviews were administered both before and after the evaluation: Pattern matching was used to analyze the data based on predetermined propositions. RESULTS: Individuals gained program knowledge that resulted in changes to both individual and program practices. One of the key themes was the importance clinicians placed on local, program based knowledge. The evaluation had less influence on the broader health organization. CONCLUSIONS: Program evaluation facilitated individual, team and organizational learning. The use of evaluation to support KT is ideally suited to a primary care setting by offering relevant and applicable knowledge to primary care team members while being sensitive to local context.
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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 | 0,011 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».