Strengthening networks to improve knowledge translation in paediatric healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Background: Knowledge translation (KT), or the process of moving research into action, takes 10-20 years, resulting in sub-optimal healthcare for Canadians. Most KT strategies designed to shorten this gap neglect the social factors that facilitate research use. Social network analysis (SNA) methodology can be used to examine these factors within a network of individuals, including identifying influential people, and describing interaction patterns that can be targeted to improve KT efficiency. No such studies exist in paediatric healthcare organizations. Aims: 1) determine how SNA can augment KT research; 2) describe the national KT support context within paediatric healthcare and research organizations; and 3) confirm the influence of networks on KT, and identify network-driven KT support strategies. Methods: Study 1: Scoping review of SNA and theory applied to KT research. Study 2: Survey-based environmental scan of organizational KT supports in Canadian paediatric healthcare and research organizations. Study 3: Mixed-methods SNA descriptive case study of one healthcare-research organization dyad’s KT network using visual tools, and SNA survey and interview data from researchers, clinicians, leaders and KT support personnel to triangulate network influences on KT, and to identify network interventions to facilitate KT. Results: Study 1: SNA use is emerging in the KT field, primarily to examine information flow through cross-sectional survey research of physician-only networks, while analyzing few network properties. Diverse theoretical perspectives appear to be applicable for SNA research. Study 2: Organizational supports for KT typically targeted healthcare professionals, leaders and researchers, and included library services, KT support personnel, internal and external collaborations, forums and communication strategies, policies and protocols, consultation, specialized initiatives and funding. Study 3: Multiple network structures were perceived to influence KT. Reasons for network structure included individual attributes, relational considerations, and organizational context. Proposed network-driven KT support strategies included network development, communication, resources, personnel, visibly valuing KT, and evaluation. Conclusion: SNA can advance the science of KT by addressing the under-researched social determinants of evidence use, and by informing the design of network interventions. Participant engagement in applying a network perspective represented a novel application of SNA to KT research.
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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 | 0,072 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».