Communities of practice to improve public health outcomes: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Communities of practice (CoPs) exist to enable people to share knowledge, innovate and progress a common field of practice. This paper aims to identify whether CoPs have a measured impact on public health practice and the tools used to measure the impact and potential barriers and facilitators that may have been identified during the implementation of these CoPs. Design/methodology/approach A systematic review of the literature was conducted using PRISMA guidelines. Searches of six databases, Google Scholar and a citation search were completed. Included studies were from 1986 to 2016, involved the public health workforce and an evaluation of a CoP -like intervention. A narrative synthesis of the findings was conducted. Findings From 3,021 publications, 12 studies met inclusion criteria and described the impact of ten CoPs amongst public health practitioners from America, Canada, Australasia and the United Kingdom. CoPs support the prevention workforce to change their practice when they provide structured problem-solving, reflective practice and networking opportunities. None of the studies described the impact of CoPs on public health outcomes. Practical implications CoPs that provide structured problem-solving, reflective practice and diverse networking may effectively support the public health workforce. Existing methods used to evaluate CoPs lack rigour; thus, the true impact of CoPs on population health remains unknown. Originality/value This is the first known systematic review that has measured the impact of CoPs on the preventative health workforce and the conditions in which they have an impact.
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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 | 0,028 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».