Research Knowledge Translation in Sensory Integration-Based Therapy: Exploring Subjectivity of Clinical Expertise
Notice bibliographique
Résumé
Background. Clinical expertise is the mechanism through which practitioners implement other components of evidence-based practice (EBP). Within occupational therapy practice, intervention approaches that are both closely and loosely aligned with Ayres’ Theory of Sensory Integration are widespread, offering a unique opportunity to investigate the subjective nature of clinical expertise in EBP. Purpose. This qualitative study explored motivations to offer sensory integration-based interventions, and factors informing occupational therapists’ clinical decision making in relation to an arguably contentious evidence base. Method. Six post-graduate sensory integration trained UK occupational therapists participated in individual semi-structured interviews. Interviews were transcribed, member-checked and analyzed using thematic coding analysis. Findings. Despite sound understanding of theory and continuous efforts to develop clinical knowledge, non-traditional hierarchies of evidence notably inform clinical decisions. The clinical expertise required for integration of patient preferences, clinical state and circumstances, and research evidence is informed by pragmatic responses to facilitators and barriers across contexts, combined with unique profession-specific identity factors. Implications. While empirical healthcare research is ideally undertaken under controlled conditions, realities of clinical practice are rarely so clear cut. Study findings highlight important subjective factors that are central to real-world research knowledge translation and further understanding of the clinical expertise component of EBP.
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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 | 0,266 | 0,303 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,052 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».