Developing a Research Agenda for the Profession of Kinesiology: A Modified Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Optimal delivery of health care service requires evidence-based practice by the professionals within their respective fields. Kinesiology recently became a regulated health profession in the Province of Ontario, drawing on principles of movement science in related areas of human clinical and performance disciplines to appropriately guide practice. However, with the addition of kinesiology to the class of regulated health professions, research that specifically guides service delivery and best practice policy is needed. A clear research agenda with identified priorities within the profession of kinesiology that is informed by current practitioners and stakeholders will enhance the discipline by ensuring clinical excellence and scientific relevance. A mixed methods Delphi study for consensus building was used, consisting of four rounds of participant engagement including baseline focus groups, online Delphi survey (two rounds), and final ranking of top research questions. In the final round, Kendall's W was used to determine agreement among participants on final questions. n = 67 participated in the focus groups, and n = 104, 102, 102 kinesiologists participated in rounds 2, 3, and 4, respectively. Two hundred and eighteen baseline research questions were identified from the focus groups, spanning three thematic areas: clinical skills, education/professional development, and contemporary issues/advocacy for professionals. Following the conclusion of the third round, 32 research questions achieved consensus of “significant importance.” The list of 32 questions was prioritized by respondents to identify the top 10 research questions for professional kinesiology, which reached statistical concordance ( W = 0.44, P < 0.001). This is the inaugural research agenda for registered kinesiologists. Consensus-based research priorities identified in this agenda should be considered when designing and allocating resources to professional kinesiology research.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».