How Does the Facilitation Effort of Clinical Educators Interact With Aspects of Organizational Context to Affect Research Use in Long‐term Care? Evidence From CHAID Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Organizational context influences the effect of facilitation efforts on research use in care settings. The interactions of these factors are complex. Therefore, the use of traditional statistical methods to examine their interrelationships is often impractical. Big Data analytics can automatically detect patterns within the data. We applied the chi-squared automatic interaction detection (CHAID) algorithm and classification tree technique to explore the dynamic and interdependent relationships between the implementation science concepts-context, facilitation, and research use. DESIGN: Observational, cross-sectional study based on survey data collected from a representative sample of nursing homes in western Canada. METHODS: We assessed three major constructs: (a) Conceptual research utilization (CRU) using the CRU scale; (b) facilitation of research use measured by the frequency of contacts between the frontline staff and a clinical educator, or person who brings new ideas to the care unit; and (c) organizational context at the unit level using the Alberta Context Tool (ACT). CHAID analysis was performed to detect the interactions between facilitation and context variables. Results were illustrated in a classification tree to provide a straightforward visualization. FINDINGS: Data from 312 care units in three provinces were included in the final analysis. Results indicate significant multiway interactions between facilitation and various aspects of the organizational context, including leadership, culture, evaluation, structural resources, and organizational slack (staffing). Findings suggested the preconditions of the care settings where research use can be maximized. CONCLUSIONS: CHAID analysis helped transform data into usable knowledge. Our findings provide insight into the dynamic relationships of facilitators' efforts and organizational context, and how these factors' interplay and their interdependence together may influence research use. CLINICAL RELEVANCE: Knowledge of the combined effects of facilitators' efforts and various aspects of organizational context on research use can contribute to effective strategies to narrow the evidence-practice gap in care settings.
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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 | 0,105 | 0,325 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».