The role of motivation in the diffusion of innovations in Canada’s long-term care sector: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term care facilities offer shelter and care for Canadian seniors; however, there are great variances in the quality of care that is provided to older adults across facilities. One factor that could contribute to this variation in quality is the diffusion and implementation of advice and innovations within this sector. This study sought to understand the motivations of identified opinion leaders within the Canadian long-term care sector to disseminate advice within their social networks. Research questions addressed specific drivers of motivation and the potential outcomes of having motivated opinion leaders present within interpersonal advice-seeking networks with respect to diffusion and implementation of innovations in the Canadian long-term care sector. METHODS: (Cranley et al. 2019; Dearing et al. 2017). Constant comparison analysis was used and supported by a theoretical framework developed from diffusion of innovation theory and the COM-B framework. RESULTS: The motivations of opinion leaders in the Canadian long-term care sector were represented across seven themes: obligations of the position, value of education, systemness, relationships, supportiveness, passion, and caring nature. CONCLUSIONS: This research provides further evidence that opinion leaders in the long-term care sector are motivated individuals and that they are using this motivation as a driver to create change and improve care practices. As residents of the long-term care sector continue to increase in number and complexity, the presence of motivated opinion leaders represents a promising outlook for the future through achieving specific outcomes such as the diffusion and implementation of innovations, an increased sense of community within the network, and increased readiness for the future.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».