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Enregistrement W4226090211 · doi:10.1186/s43058-022-00267-5

A pragmatic evaluation of a public health knowledge broker mentoring education program: a convergent mixed methods study

2022· article· en· W4226090211 sur OpenAlexaffabout
Emily Clark, Bandna Dhaliwal, Donna Ciliska, Sarah Neil‐Sztramko, Marla Steinberg, Maureen Dobbins

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensImpactHealth Sciences CentreMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthMedical educationKnowledge managementPsychologyComputer scienceMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public health professionals are expected to use the best available research and contextual evidence to inform decision-making. The National Collaborating Centre for Methods and Tools developed, implemented, and evaluated a Knowledge Broker mentoring program aimed at facilitating organization-wide evidence-informed decision-making in ten public health units in Ontario, Canada. The purpose of this study was to pragmatically assess the impact of the program. METHODS: A convergent mixed methods design was used to interpret quantitative results in the context of the qualitative findings. A goal-setting exercise was conducted with senior leadership in each organization prior to implementing the program. Achievement of goals was quantified through deductive coding of post-program interviews with participants and management. Interviews analyzed inductively to qualitatively explain progress toward identified goals and identify key factors related to implementation of EIDM within the organization. RESULTS: Organizations met their goals for evidence use to varying degrees. The key themes identified that support an organizational shift to EIDM include definitive plans for participants to share knowledge during and after program completion, embedding evidence into decision-making processes, and supportive leadership with organizational investment of time and resources. The location, setting, or size of health units was not associated with attainment of EIDM goals; small, rural health units were not at a disadvantage compared to larger, urban health units. CONCLUSIONS: The Knowledge Broker mentoring program allowed participants to share their learning and support change at their health units. When paired with organizational supports such as supportive leadership and resource investment, this program holds promise as an innovative knowledge translation strategy for organization wide EIDM among public health organizations.

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)0,134
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,119
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1340,119
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,001
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 Opus0,563
Tête enseignante GPT0,732
Écart entre enseignants0,169 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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