Understanding how and under what circumstances integrated knowledge translation works for people engaged in collaborative research: metasynthesis of IKTRN casebooks
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Interaction and collaboration between researchers, patients/public, clinicians, managers and policy-makers are necessary to enhance the relevance and use of research, improve planning, and optimize healthcare delivery and outcomes. The Integrated Knowledge Translation Research Network (IKTRN) published four casebooks from 2019 to 2021, describing varied approaches to research co-production. Our aim was to examine the case studies to extend existing theoretical and empirical perspectives about how co-production works. METHODS: We used metasynthesis, a qualitative research design that includes seven iterative steps (clarify the purpose, delineate the case studies included, extract and code the data, derive themes from the coded data, determine the relationships of the themes to research co-production, synthesize the concepts, and build theory). RESULTS: A total of 35 cases was reviewed. The aggregate findings of this metasynthesis identified multiple contextual and process factors, barriers, and facilitators that influence integrated knowledge translation (IKT), and a range of IKT activities that increased the likelihood of success of co-production during research. In comparing the findings from the metasynthesis with existing literature, we found a number of consistencies, but also new information about barriers, facilitators, IKT activities and outcomes, thereby adding to our understanding about factors that influence co-production. CONCLUSIONS: This metasynthesis provided concrete examples to optimize co-produced clinical and health system research. More research is needed to fully understand how to overcome some challenging modifiable barriers, establish relationships, facilitate communication, overcome power differentials and create processes for knowledge-users working across boundaries (clinical practice and research) to stay engaged and participate fully in research endeavours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».