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Enregistrement W4400151486 · doi:10.1111/jep.14056

Realist process evaluation of the knowledge translation programme of a patient‐oriented research network

2024· article· en· W4400151486 sur OpenAlexafffundabout
Sakiko Yamaguchi, Alix Zerbo, Roberta Cardoso, Mayada Elsabbagh, Aryeh Gitterman, Stephanie Glegg, Miriam González, Connie Putterman, Jonathan A. Weiss, Keiko Shikako‐Thomas

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of ManitobaBC Children's HospitalToronto Metropolitan UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalYork UniversityUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGeneral partnershipKnowledge translationKnowledge managementKnowledge sharingDocumentationProcess (computing)Context (archaeology)Transformative learningAdaptation (eye)Presentation (obstetrics)Process managementComputer scienceSociologyPsychologyBusinessMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: The Knowledge Translation (KT) Programme of a pan-Canadian strategic patient-oriented research network focused on brain-based developmental disabilities aimed to mobilize knowledge relevant to the network members. The programme also promotes and studies integrated Knowledge Translation (iKT) approaches involving different interested parties, such as researchers, patient-partners and decision-makers, in all parts of the knowledge creation process. AIMS AND OBJECTIVES: The objective of this study is to advance research programme evaluation methods through a realist evaluation of the process of implementing iKT activities. METHODS: Realist process evaluation included: (1) development of initial programme theories (using the partnership synergy theory); (2) data collection and analysis; (3) synthesis and refinement of theories through engagement with literature; and (4) presentation of findings in context-mechanism-outcome (C-M-O) configurations. A range of project documentation records were reviewed for analysis, and three co-leads, a programme coordinator, and a senior research associate were consulted to contextualize the implementation process of relevant KT activities. RESULTS: Based on the developed C-M-O configurations, we identified five key mechanisms of generating synergy in the iKT processes: (1) Visible shared leadership that embodies what iKT looks like; (2) Researchers' readiness for iKT; (3) Adaptation and flexible allocation of resources to emerging needs; (4) Power sharing to create practical and creative knowledge; and (5) Collective voice for potential transformative impacts at the policy level. CONCLUSIONS: The current realist evaluation demonstrated how partnerships between researchers, patient-partners and other interested parties can synergistically generate new ways of thinking among all interested parties, actionable strategies to integrate users in research, and solutions to disseminate knowledge. In particular, we identified a pivotal role for patient-partners to act as equal decision-maker helps building and maintaining partnerships and consolidating KT strategies.

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 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)0,378
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,386
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3780,386
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,816
Tête enseignante GPT0,712
Écart entre enseignants0,104 · 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

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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