Knowledge translation and the Public Health Inspector
Notice bibliographique
Résumé

 Background: Knowledge translation (KT) is the process of using the best available knowledge to inform decision-making. Public Health Inspectors (PHIs) are tasked with the critical responsibility of protecting public health. However, there is little data available about how effective and consistent current methods of distributing information to professionals across Canada are. The efficacy of KT has implications on the PHI profession and ultimately, public health protection. Objective: The purpose of this research is to identify how PHIs across Canada take evidence and incorporate it into practice. Methods: A survey was created with questions focused on determining what information PHIs use when making public health decisions, how PHIs go about finding the information required, and the level of trust invested into each source of data. Questions were formulated with guidance from the National Collaborating Centre of Environmental Health (NCCEH). It was distributed electronically to PHIs via social media and BCIT. Results: PHIs use evidence-based information to advise their decisions and actions always (43%) or often (46%) in daily practice. Government agencies, professional organizations, peer-reviewed literature, and colleagues are most often used and deemed as reliable resources. Although very frequently used, the internet was seen as neither reliable nor unreliable. 77% of respondents cited that barriers exist that impede their access to evidence-based information. The most common barriers listed were time constraints, costs, and lack of relevant information. Conclusions: The internet is becoming an increasingly popular means by which knowledge is delivered. However, web-based public health resources need to be more concise, easily accessible, PHI-specific and facilitated by reliable entities to effectively address barriers to practice. Increased communication of evidence, practices, and standards are required between health authorities, government agencies, and PHI professionals to ensure consistent and cohesive protection of public health.
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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 | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».