Strategies to engage family physicians in primary care research: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Moving towards high quality primary health care, involving family physicians in primary care research becomes an essential prerequisite to ensures a better adoption and routinization of patient-centred, evidence-based practices. AIM: To assess the effectiveness of strategies to engage family physicians in primary care research. METHODS: We systematically reviewed evidence for strategies used to engage family physicians in primary care research. We included any study design that reported at least one quantitative outcome. Searches were carried out on MEDLINE, Embase, PsycINFO and Web of Science. Pairs of reviewers independently screened for publications in two stages using standardized forms. We performed data analysis through a narrative synthesis approach, using the Reasoned-action approach as framework. RESULTS: A total of 4859 deduped records were identified of which 41 studies met the eligibility criteria and were included for analysis. The majority of studies (n = 35) investigated family physician's participation in a research project. They aimed to influence family physicians' intention (n = 7) or their ability (n = 3) to participate in a research project. Three types of strategies (compensation/incentive, recruitment by a peer and support from a research network or an academic institution) demonstrated a significant increase in participation rate. Methodological quality of the studies evaluating these strategies was relatively low. Few studies (n = 6) targeted research capacity-building programmes with no significant impact noted. CONCLUSION: Numerous strategies have been used to engage family physicians in primary care research, but few studies evaluated their effectiveness in a rigorous way. REGISTRATION: The protocol of this review was registered with the SPOR Evidence Alliance and on the PROSPERO platform (registration number: CRD42020189322).
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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 | 0,077 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».