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Enregistrement W4253668705 · doi:10.21203/rs.2.22559/v3

A method to audit and score implementation of knowledge translation (KT) interventions in large health regions – an observational pilot study using rectal cancer surgery in Ontario

2020· preprint· en· W4253668705 sur OpenAlexafffundabout
Marko Šimunović, Christine Fahim, Angela Coates, David R. Urbach, Craig C. Earle, Vanja Grubac, Melissa Brouwers, Mary Ann O’Brien, Nancy N. Baxter

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésObservational studyAuditPsychological interventionMedicineMedical physicsTranslation (biology)Colorectal cancerKnowledge translationCancerGeneral surgeryRadiologyNursingComputer scienceInternal medicineKnowledge managementBusinessAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Across Ontario, since the year 2006 various knowledge translation (KT) interventions designed to improve the quality of rectal cancer surgery have been implemented by the provincial cancer agency or by individual researchers. Ontario is divided administratively into 14 health regions. We piloted a method to audit and score for each region of the province the KT interventions implemented to improve the quality of rectal cancer surgery. Methods: We interviewed stakeholders to audit KT interventions used in respective regions over years 2006 to 2014. Results were summarized into narrative and visual forms. KT experts reviewed these data and then, for each region, scored implementation of KT interventions using a 20-item KT Signature Assessment Tool. Scores could range from 20-100 with higher scores commensurate with greater KT intervention implementation. Results: There were thirty interviews. KT experts produced scores for each region that were bimodally distributed, with an average score for 2 regions of 78 (range 73-83) and for 12 regions of 30.5 (range 22-38). Conclusion: Our methods efficiently identified two groups with similar KT Signature scores. Two regions had relatively high scores reflecting numerous KT interventions and the use of sustained iterative approaches in addition to those encouraged by the provincial cancer agency, while 12 regions had relatively low scores reflecting minimal activities. These groupings will be used for future comparative quantitative analyses to help determine if higher KT signature scores correlate with improved measures for region-level quality of rectal cancer surgery.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,926
Tête enseignante GPT0,713
Écart entre enseignants0,214 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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