Development and Content Validation of a Transcultural Instrument to Assess Organizational Readiness for Knowledge Translation in Healthcare Organizations: The OR4KT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementing effective interventions in healthcare requires organizations to be ready to support change. This study aimed to develop, adapt transculturally, and assess the content and face validity of the Organizational Readiness for Knowledge Translation (OR4KT) tool. The OR4KT was designed to measure the readiness of healthcare organizations to implement evidence-informed change across a variety of services. METHODS: Based on systematic reviews of the literature, a Delphi exercise, and expert consultation, we first generated an initial pool of items. Second, we developed and assessed content validity of the pilot OR4KT questionnaire in English. Third, we created French and Spanish versions using a sequential forward and backward translation approach, and transcultural adaptation by a consensus process. Finally, we conducted pilot studies in three contexts - the Basque country region (Spain), and the provinces of Québec and Ontario (Canada) - where 30 experts assessed the face validity of the three versions of OR4KT. RESULTS: We selected 59 items, grouped in 6 dimensions (organizational climate, context, change content, leadership, organizational support, and motivation) for the final English version of OR4KT. Translation and transcultural adaptation did not identify any content or language problems. Our findings indicate that the English, French and Spanish versions of OR4KT are linguistically equivalents and have high face validity. Only minor revisions to the wording of some items were recommended. CONCLUSION: The OR4KT holds promise as a measure of readiness for knowledge translation (KT) in healthcare organizations. The validity and reliability of the three versions of the OR4KT will be assessed in real-life contexts of implementation of evidence-based changes in healthcare.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».