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Enregistrement W4282009694 · doi:10.2196/39016

Scaling Up Citizen Workshops in Public Libraries to Disseminate and Discuss Primary Care Research Results: Quasi-Experimental Study

2022· article· en· W4282009694 sur OpenAlexaffvenue
José Massougbodji, Hervé Tchala Vignon Zomahoun, Évèhouénou Lionel Adisso, Jasmine Sawadogo, Valérie Borde, Cynthia Cameron, Hélène Moisan, Jean‐Sébastien Paquette, Zamzam Akbaraly, Lëa-Kim Châteauneuf, David Genevieve

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre Hospitalier de l’Université de MontréalBibliothèque et Archives nationales du QuébecFirst Nations of Quebec and Labrador Health and Social Services CommissionUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipStakeholderScale (ratio)DisseminationKnowledge translationMedical educationPsychological interventionMedicinePublic healthInformation DisseminationPublic relationsPsychologyFamily medicineNursingPolitical scienceKnowledge managementComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about engaging patients and stakeholders in the process of scaling up effective knowledge translation interventions targeting the public. OBJECTIVE: Using an integrated knowledge translation approach, we aimed to scale up and evaluate an effective pilot program to disseminate research results in public libraries. METHODS: We conducted a scaling-up study targeting the public. On the basis of our successful pilot project, we codeveloped and implemented a large-scale program of free citizen workshops in public libraries, in a close research partnership with stakeholders and patient representatives. Citizen workshops, each facilitated by 1 participating physician and 1 science communicator, consisted of a 45-minute computer-assisted presentation and a 45-minute open exchange. The intervention outcome was knowledge gained. The scale-up outcomes were satisfaction, appropriateness, coverage, and costs. An evaluation questionnaire was used to collect data of interest. Both quantitative and qualitative analyses were performed. RESULTS: The workshop theme chosen by the patient and stakeholder representatives was the high prevalence of medication overuse among people aged ≥65 years. From April to May 2019, 26 workshops were conducted in 25 public libraries reaching 362 people. The mean age of participants was 64.8 (SD 12.5) years. In total, 18 participating physicians and 6 science communicators facilitated the workshops. Participants reported significant knowledge gain (mean difference 2.1, 95% CI 2.0-2.2; P<.001). The median score for overall public satisfaction was 9 out of 10 (IQR 8-10). The public participants globally rated the workshops as having a high level of appropriateness. Coverage was 92% (25/27) of the total number of public libraries targeted. Costs were CAD $6051.84 (US $4519.69) for workshop design and CAD $22,935.41 (US $17,128.85) for scaling them up. CONCLUSIONS: This project successfully established a large-scale and successful implementation science or knowledge translation bridge among researchers, clinicians, and citizens via public libraries. This study provides a model for a dissemination practice that benefits the public by both engaging them in the dissemination process and targeting them directly.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,468
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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