Examining Health Care Managers’ Use of Knowledge: A Review and Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background. Despite acceptance of the merits of evidence-based practice, health care managers are cited as discounting research evidence to inform management practice. The purpose of this review was to evaluate the effectiveness of interventions to enhance health care managers’ use of research in their management practice. Methods. We searched ten online bibliographic databases. Articles eligible for inclusion reported on interventions targeting health care managers to enhance research utilization in their practice. Reviewers independently screened abstracts and manuscripts using predefined inclusion criteria. We employed Hoon’s (2013) approach to meta-synthesis of qualitative studies to synthesize review results. Results. Seven primarily qualitative studies of variable quality (reported in 11 articles) met inclusion criteria. Interventions to enhance health care managers’ research use included: informal/formal training, a computer-based/desktop application; meeting based, executive- level knowledge translation activities; and formal residency programs. Meta-synthesis yielded four themes including organizational culture/context, prioritization, time as a resource and capacity building. Conclusions. Qualitative results can inform future studies, with study designs that can examine the relative effectiveness of specific components of an intervention in this area. The small number of studies available in the literature and the diverse strategies employed hindered our ability to identify one intervention as superior to any other.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».