Learning to lead: a review and synthesis of literature examining health care managers' use of knowledge
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scholarship cites health care managers (HCMs) as not using research evidence in their management practice. The purpose of this review was to evaluate the effectiveness of interventions to enhance HCMs use of research evidence in practice. METHODS: We carried out a systematic review and focus groups to validate the review findings. We searched 10 electronic databases for studies reporting on interventions for HCMs to enhance research utilization in their practice. Qualitative studies were analysed using Hoon's approach to meta-synthesis. RESULTS: Seven, primarily qualitative, studies of varying quality (reported in 11 articles) met our inclusion criteria. Interventions to enhance research use by HCMs included: informal and formal training, computer-based application, executive-level knowledge translation activities and residency programmes. Studies did not report efficacy of interventions or impacts of increasing managers' use of research on staff or patient outcomes. Meta-synthesis yielded four contextual factors influencing the perceived effectiveness of interventions to enhance research use by HCMs: organizational culture, competing priorities, time as a resource and capacity building. Included studies differed in how they defined research and demonstrated varying understandings of research among HCMs, limiting the generalizability of work in this field. CONCLUSIONS: Healthcare managers are increasingly called upon to make evidence-based decisions in practice, but the small number of studies and diverse strategies employed hinder our ability to identify any intervention to increase use of evidence as superior. Future studies in this area should clearly articulate the definition of research evidence they base their decisions on. Registration: PROSPERO (CRD42014006256).
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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 | 0,040 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».