Stakeholder Perspectives of Attributes and Features of Context Relevant to Knowledge Translation in Health Settings: A Multi-Country Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Context is recognized as important to successful knowledge translation (KT) in health settings. What is meant by context, however, is poorly understood. The purpose of the current study was to elicit tacit knowledge about what is perceived to constitute context by conducting interviews with a variety of health system stakeholders internationally so as to compile a comprehensive list of contextual attributes and their features relevant to KT in healthcare. METHODS: A descriptive qualitative study design was used. Semi-structured interviews were conducted with health system stakeholders (change agents/KT specialists and KT researchers) in four countries: Australia, Canada, the United Kingdom, and the United States. Interview transcripts were analyzed using inductive thematic content analysis in four steps: (1) selection of utterances describing context, (2) coding of features of context, (3) categorizing of features into attributes of context, (4) comparison of attributes and features by: country, KT experience, and role. RESULTS: A total of 39 interviews were conducted. We identified 66 unique features of context, categorized into 16 attributes. One attribute, Facility Characteristics, was not represented in previously published KT frameworks. We found instances of all 16 attributes in the interviews irrespective of country, level of experience with KT, and primary role (change agent/KT specialist vs. KT researcher), revealing robustness and transferability of the attributes identified. We also identified 30 new context features (across 13 of the 16 attributes). CONCLUSION: The findings from this study represent an important advancement in the KT field; we provide much needed conceptual clarity in context, which is essential to the development of common assessment tools to measure context to determine which context attributes and features are more or less important in different contexts for improving KT success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».