Engaging clinical end users in the development of an outcome measurement protocol for paediatric communicative health systems
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a conceptual framework of the factors likely to influence clinicians' use of a new participation-focused outcome measurement protocol in a large paediatric speech-language pathology program. METHOD: A convenience sample of 27 end users (clinicians, managers) were recruited from Ontario, Canada's Preschool Speech and Language Program. Participants engaged in one virtual concept mapping session in groups of five to six during which they learned about the new protocol, and generated statements in response to a prompt asking them to identify factors that would influence their use of the protocol. Following all sessions, participants asynchronously sorted and rated all statements, and data were analysed using multidimensional scaling and hierarchical cluster analyses. RESULT: Six themes were identified: (1) response from families; (2) use of resources; (3) feasibility and clinical utility; (4) relevance and value-added for clinicians; (5) streamlining policies and guidelines; and (6) delivery, administration, and modification of tool. Response from families, feasibility and clinical utility, and use of resources received the highest importance ratings. CONCLUSION: Concept mapping methodology was used to engage clinicians and managers to identify the barriers to a new implementation protocol for outcome measurement. Results will support future research and implementation efforts.
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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 | 0,623 | 0,586 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».