Evaluation of the “Foundations in Knowledge Translation” training initiative: preparing end users to practice KT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current knowledge translation (KT) training initiatives are primarily focused on preparing researchers to conduct KT research rather than on teaching KT practice to end users. Furthermore, training initiatives that focus on KT practice have not been rigorously evaluated and have focused on assessing short-term outcomes and participant satisfaction only. Thus, there is a need for longitudinal training evaluations that assess the sustainability of training outcomes and contextual factors that may influence outcomes. METHODS: We evaluated the KT training initiative "Foundations in KT" using a mixed-methods longitudinal design. "Foundations in KT" provided training in KT practice and included three tailored in-person workshops, coaching, and an online platform for training materials and knowledge exchange. Two cohorts were included in the study (62 participants, including 46 "Foundations in KT" participants from 16 project teams and 16 decision-maker partners). Participants completed self-report questionnaires, focus groups, and interviews at baseline and at 6, 12, 18, and 24 months after the first workshop. RESULTS: Participant-level outcomes include survey results which indicated that participants' self-efficacy in evidence-based practice (F(1,8.9) = 23.7, p = 0.001, n = 45), KT activities (F(1,23.9) = 43.2, p < 0.001, n = 45), and using evidence to inform practice increased over time (F(1,11.0) = 6.0, p = 0.03, n = 45). Interviews and focus groups illustrated that participants' understanding of and confidence in using KT increased from baseline to 24 months after the workshop. Interviews and focus groups suggested that the training initiative helped participants achieve their KT project objectives, plan their projects, and solve problems over time. Contextual factors include teams with high self-reported organizational capacity and commitment to implement at the start of their project had buy-in from upper management that resulted in secured funding and resources for their project. Training initiative outcomes include participants who applied the KT knowledge and skills they learned to other projects by sharing their knowledge informally with coworkers. Sustained spread of KT practice was observed with five teams at 24 months. CONCLUSIONS: We completed a longitudinal evaluation of a KT training initiative. Positive participant outcomes were sustained until 24 months after the initial workshop. Given the emphasis on implementing evidence and the need to train implementers, these findings are promising for future KT training.
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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 | 0,050 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».