The role of scientific evidence in decisions to adopt complex innovations in cancer care settings: a multiple case study in Nova Scotia, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care delivery and outcomes can be improved by using innovations (i.e., new ideas, technologies, and practices) supported by scientific evidence. However, scientific evidence may not be the foremost factor in adoption decisions and is rarely sufficient. The objective of this study was to examine the role of scientific evidence in decisions to adopt complex innovations in cancer care. METHODS: Using an explanatory, multiple case study design, we examined the adoption of complex innovations in five purposively sampled cases in Nova Scotia, Canada. Data were collected via documents and key informant interviews. Data analysis involved an in-depth analysis of each case, followed by a cross-case analysis to develop theoretically informed, generalizable knowledge on the role of scientific evidence in innovation adoption that may be applied to similar settings and contexts. RESULTS: The analyses identified key concepts alongside important caveats and considerations. Key concepts were (1) scientific evidence underpinned the adoption process, (2) evidence from multiple sources informed decision-making, (3) decision-makers considered three key issues when making decisions, and (4) champions were essential to eventual adoption. Caveats and considerations related to the presence of urgent problems and short-term financial pressures and minimizing risk. CONCLUSIONS: The findings revealed the different types of issues decision-makers consider while making these decisions and why different sources of evidence are needed in these processes. Future research should examine how different types of evidence are legitimized and why some types are prioritized over others.
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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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle