Facilitating facilitators to facilitate—Some general comments on a strategy for knowledge implementation in health services
Notice bibliographique
Résumé
Numerous endeavours to ensure that day-to-day healthcare is both evidence-based and person-centred have generated extensive, although partial, comprehension of what guarantees quality improvement. To address quality issues, researchers and clinicians have developed several strategies as well as implementation theories, models, and frameworks. However, more progress is needed regarding how to facilitate guideline and policy implementation that guarantees effective changes take place in a timely and safe manner. This paper considers experiences of engaging and supporting local facilitators in knowledge implementation. Drawing on several interventions, considering both training and support, this general commentary discusses whom to engage and the length, content, quantity, and type of support along with expected outcomes of facilitators' activities. In addition, this paper suggests that patient facilitators could help produce evidence-based and person-centred care. We conclude that research about the roles and functions of facilitators needs to include more structured follow-ups and also improvement projects. This can increase the speed of learning with respect to what works, for whom, in what context, why (or why not), and with what outcomes when it comes to facilitator support and tasks.
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 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 | 0,079 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,030 |
| Communication savante | 0,012 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».