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Enregistrement W3162243328 · doi:10.1186/s43058-021-00152-7

Organizational supports for knowledge translation in paediatric health centres and research institutes: insights from a Canadian environmental scan

2021· article· en· W3162243328 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie Glegg, Andrea Ryce, K. J. Miller, Laura Nimmon, Anita Kothari, Liisa Holsti

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensBC Children's HospitalWestern UniversitySunny Hill Health Centre for ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSunny Hill FoundationUniversity of British ColumbiaCanadian Child Health Clinician Scientist Program
Mots-clésStaffingSnowball samplingKnowledge translationHealth careDescriptive statisticsBusinessMedical educationNursingPsychologyKnowledge managementPublic relationsMedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Organizational supports are thought to help address wide-ranging barriers to evidence-informed health care (EIHC) and knowledge translation (KT). However, little is known about the nature of the resources and services that exist within paediatric health care and research settings across Canada to facilitate evidence use in health care delivery. This survey examined existing supports for EIHC/KT within these organizations to inform the design of similar EIHC/KT support programmes. METHODS: A national environmental scan was conducted using a bilingual online survey distributed to leaders at Canadian paediatric academic health science centres and their affiliated research institutes. Participants were invited through email, social media and webinar invitations and snowball sampling. Supports of interest included personnel, resources, services, organizational structures or processes, and partnerships or collaborations; barriers and successes were also probed. Data were compiled by site, reported using descriptive statistics, or grouped thematically. Supports were described using the AIMD (Aims, Ingredients, Mechanism, Delivery) framework. RESULTS: Thirty-one respondents from 17 sites across seven provinces represented a 49% site response rate. Eleven (65%) sites reported an on-site library with variable staffing and services. Ten (59%) sites reported a dedicated KT support unit or staff person. Supports ranged from education, resource development and consultation to protocol development, funded initiatives and collaborations. Organizations leveraged internal and external supports, with the majority also employing supports for clinical research integration. Supports perceived as most effective included personnel, targeted initiatives, leadership, interdepartmental expertise, external drivers and logistical support. Barriers included operational constraints, individual-level factors and lack of infrastructure. CONCLUSIONS: This first survey of organizational supports for EIHC/KT identified the range of supports in place in paediatric research and health care organizations across Canada. The diversity of supports reported across sites may reflect differences in resource capacity and objectives. Similarities in EIHC/KT and research integration supports suggest common infrastructure may be feasible. Moreover, stakeholder engagement in research was common, but not pervasive. Tailored support programmes can target multi-faceted barriers. Findings can inform the development, refinement and evaluation of EIHC/KT support programmes and guide the study of the effectiveness and sustainability of these strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,018
Études des sciences et des technologies0,0260,007
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,393
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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