The role of scientific evidence in decisions to adopt complex innovations in cancer care settings: a multiple case study in Nova Scotia, Canada
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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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 | 0,018 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».