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Enregistrement W2979491274 · doi:10.1111/1440-1630.12612

Systematic review of determinants influencing knowledge implementation in occupational therapy

2019· review· en· W2979491274 sur OpenAlexafffund
Marc‐André Pellerin, Marie‐Ève Lamontagne, Anabelle Viau‐Guay, Valérie Poulin

Notice bibliographique

RevueAustralian Occupational Therapy Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésCINAHLKnowledge translationSystematic reviewOccupational therapyMEDLINEImplementation researchCochrane LibraryPsychologyMedical educationMedicineKnowledge managementPsychological interventionNursingComputer sciencePolitical sciencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In knowledge translation, implementation strategies are more effective in fostering practice change. When using these strategies, however, many determinants, such as individual or organisational factors, influence implementation. Currently, there is a lack of synthesis concerning how these determinants influence knowledge implementation (KI). The aim of this systematic review was to document how determinants influence KI outcomes with occupational therapists. METHOD: Following the PRISMA statement, we systematically reviewed the literature on KI in occupational therapy across 12 databases: MEDLINE, Embase, CINAHL, AMED, PsychINFO, Cochrane Library, FirstSearch, Web of Science, ProQuest Dissertations & Theses, ERIC, Education Source and Sociological Abstracts. Eligible studies reported KI strategies specifically with occupational therapists. Selected studies were appraised for quality with the Mixed Methods Appraisal Tool. Using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR), we categorised reported mentions of CFIR (sub-)constructs to identify the determinants studied most often, how they were documented and what influence they had on outcomes. RESULTS: Twenty-two studies were analysed for this review. CFIR (sub-)constructs were mentioned 81 times, and seven (sub-)constructs received at least 5% of these mentions (4/81). These were as follows: (i) Adaptability of the practice; (ii) Learning climate; (iii) Leadership engagement; (iv) Available resources; (v) Knowledge and Beliefs about the Intervention; (vi) Individual Stage of Change; and vii) Executing the KI strategy. The Inner setting domain was the most documented and the domain with the most (sub-)constructs with at least four mentions (3/7). Most studies used questionnaires as assessment tools, but these were mainly non-standardised scales. The data were too heterogenous to perform a meta-analysis. CONCLUSION: Seven (sub-)constructs mentioned most often would benefit from being assessed for salience by researchers intending to develop a KI strategy for occupational therapists. Future research aimed at improving our understanding of KI should also consider using standardised tools to measure the influence of determinants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,452
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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