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Enregistrement W4385221806 · doi:10.1186/s43058-023-00465-9

Design, delivery, and evaluation of a knowledge translation intervention for multi-stakeholders

2023· article· en· W4385221806 sur OpenAlexaff
Gurprit K. Randhawa, Juma Orach, Agnes Black, Vivienne Chan, Naomi Potter, Jacqui Brinkman, Hélène Côté, Larry Worfolk, Darryl A. Knight, Ivan Leversage, Scott J. Tebbutt

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalProvidence Health CareUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisMedical educationEnablingIntervention (counseling)Focus groupMedicinePsychologyDescriptive statisticsQualitative propertyQualitative researchNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knowledge translation (KT) is a key competency for trainees (graduate students and post-doctoral fellows), the new generation of researchers who must learn how to synthesize, disseminate, exchange, and ethically apply knowledge to improve patient and health system services, products, and outcomes. KT training is a key enabler to support KT competency development. Yet, there is a dearth of research on the design, delivery, and evaluation of KT training for trainees. METHODS: The study applied a QUAN(qual) mixed methods approach with an embedded experimental model design. A heart and lung patient was also recruited to participate as a partner and researcher in the study. A multi-faceted KT intervention for trainees was designed, delivered, and evaluated. Data were collected using surveys and focus groups. Quantitative data were analyzed using descriptive and inferential statistics in R Studio and MS Excel. Qualitative data were analyzed in NVivo using thematic analysis. RESULTS: Participation in each KT intervention varied, with 8-42 participants attending KT webinars, 61 attendees in the Three Minute Thesis (3MT) Competition Heat, and 31 participants in the Patient & Public Forum. In total, 27 trainees and 4 faculty participated in at least one of the KT webinars. Trainee participants reported satisfaction, as well as statistically significant increases in 10/13 KT competencies after receiving one or more components of the KT intervention. Additionally, participating faculty, patients, and the public were satisfied with the intervention components they participated in. Several challenges and facilitators were also identified to improve the KT intervention. CONCLUSIONS: The KT intervention is a promising initiative that can be adopted and adapted across various post-secondary settings to support trainees' competency development in KT. This evaluation demonstrates that trainees will respond to opportunities for KT training and that capacity for KT competencies can be advanced through a multi-faceted intervention that involves trainees, faculty, patients, and health system collaborators in its design and delivery. This evaluation study contributes the design and results of a novel KT intervention for multi-stakeholders. TRIAL REGISTRATION: N/A.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai non randomiséhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devismedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,968
Tête enseignante GPT0,787
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeEssai non randomisé · Autre devis
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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