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Enregistrement W4239181809 · doi:10.21203/rs.3.rs-72817/v1

Perceived Barriers and Facilitators to Using Knowledge Brokers in Canadian Rehabilitation Settings: A Qualitative Study

2020· preprint· en· W4239181809 sur OpenAlexaffabout
Dina Gaid, Sara Ahmed, Aliki Thomas, André Bussières

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchRehabilitationKnowledge managementPsychologyBusinessApplied psychologyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Knowledge translation experts advocate for employing knowledge brokers (KBs) to promote the uptake of research evidence in health care settings. However, little is known about factors influencing the utilization of KBs, thereby limiting their employment within healthcare organizations. This research aimed to identify factors likely to hinder or promote the optimal use of KBs within rehabilitation settings in Canada.Methods: Qualitative study using semi-structured telephone interviews with individuals performing KB activities in rehabilitation settings across Canada. The interview topic guide was informed by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and consisted of 20 questions covering five domains (characteristics of individuals, inner setting, process, outer settings, and innovation characteristics). All interviews lasted 60 to 90 minutes, were digitally recorded, and transcribed verbatim. We conducted qualitative descriptive analysis combining deductive coding guided by the CFIR. Two independent analysts coded and rated all interviews, then met to review, deliberate and modify the codes as appropriate. A matrix was created by listing the salient codes for each CFIR construct to identify factors (facilitators and barriers) at the individual, organisational, and process level most likely to impact the KB’s success/failure.Results: Twenty-three participants, from five Canadian provinces were interviewed. At the individual level, the majority of participants reported having strong communication skills, being confident about performing KBs activities, and possessing solid clinical experience and prior research skills. At the organizational level, most respondents indicated constantly networking and engaging with clinical teams and different stakeholders, and having an acceptable level of guidance from their managers. Very few participants felt that they received sufficient organizational support (i.e., clerical support and IT support). At the process level, all participants indicated needing evaluation tools to better gauge their performance, and the majority mentioned that they would benefit from having additional training tailored to their roles as KBs.Conclusions: Individual, organisational and process level factors likely to hinder or promote the optimal use of KBs within Canadian rehabilitation settings include skillsets and networking abilities; culture, resources, and leadership support; and the need for specific training for KBs and for evaluation tools to monitor their performance.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0270,009
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,470 · 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

Citations0
Publié2020
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