A qualitative descriptive study of the role of nurse, allied health and physician middle managers who function as knowledge brokers in hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge brokers (KB) are increasingly being employed in health care to implement evidence-based practice and improve quality of care. Middle managers (MMs) may play a KB role in the implementation of an innovative or evidence-based practice in hospitals. However, how MMs' broker knowledge in hospitals and their impact on practice has not been adequately studied. AIM: To describe the role that MMs play in brokering knowledge in hospitals and their impact. METHOD: A qualitative descriptive study was conducted to generate a detailed description of MM experiences as KBs in hospitals. Data were collected using semi-structured telephone interviews with MMs in Ontario, Canada. Participants were purposively sampled to ensure variation in MM characteristics and a diverse representation of perspectives. Data were collected and analyzed concurrently using an inductive constant comparative approach. RESULTS: Twenty-one MMs from teaching and non-teaching hospitals participated. MMs described 10 roles and activities they enacted in hospitals that aligned with published KB roles. We found differences across professional groups and hospital type. Teaching status emerged as a potential factor relating to how MM KBs were able to function within hospitals. MMs reported enhanced patient, provider, and organizational outcomes. LINKING EVIDENCE TO ACTION: Middle managers may play an important KB role in the implementation of evidence-based practice in hospitals. An improved understanding of the KB roles that MMs play may be important in boosting evidence base practice in health care to ultimately improve quality of care. Administrators need a better understanding of the current KB roles and activities MMs enact as this may lead to more organizational structures to support MM KBs in health care.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».