‘Snapshot in time’: a cross-sectional study exploring stakeholder experiences with environmental scans in health services delivery research
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe stakeholder characteristics and perspectives about experiences, challenges and information needs related to the use of environmental scans (ESs). Design Cross-sectional study. Setting and participants A web-based survey platform was used to disseminate an online survey to stakeholders who had experience with conducting ESs in a health services delivery context (eg, researchers, policy makers, practitioners). Participants were recruited through purposive and snowball sampling. The survey was disseminated internationally, was available in English and French, and remained open for 6 weeks (15 October to 30 November 2022). Analysis Descriptive statistics were used to describe the characteristics and experiences of stakeholders. Thematic analysis was used to analyse the open-text questions. Results Of 47 participants who responded to the survey, 94% were from Canada, 4% from the USA and 2% from Australia. Respondents represented academic institutions (57%), health agency/government (32%) and non-government organisations or agencies (11%). Three themes were identified: (a) having a sense of value and utility ; (b) experiencing uncertainty and confusion ; and (c) seeking guidance . The data suggest stakeholders found value and utility in ESs and conducted them for varied purposes including to: (a) enhance knowledge, understanding and learning about the current landscape or state of various features of health services delivery (eg, programmes, practices, policies, services, best practices); (b) expose needs, service barriers, challenges, gaps, threats, opportunities; (c) help guide action for planning, policy and programme development; and (d) inform recommendations and decision-making. Stakeholders also experienced conceptual, methodological and practical barriers when conducting ESs, and expressed a need for methodological guidance delivered through published guidelines, checklists and other means. Conclusion ESs have value and utility for addressing health services delivery concerns, but conceptual and methodological challenges exist. Further research is needed to help advance the ES as a distinct design that provides a systematic approach to planning and conducting ESs.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».