A qualitative study of clinicians' impressions regarding the implementation of a clinical and research data collection system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Systematically collecting data on clientele databases allows for describing the clientele's needs and addressing various clinical research questions. Conducted in a university psychology clinic, this initiative seeks to improve the overall quality of care provided by integrating evidence‐based practices. This study works to bridge the gap between clinical practice and research. Aims This study aimed to describe the potential repercussions and clinicians' impressions regarding the implementation of this procedure. Research Design An inductive qualitative approach, inspired by Husserl's descriptive phenomenology, was used. To be consistent with this approach, data analysis followed Giorgi's five‐step scientific phenomenological method. Data Collection and Analysis Semi‐structured individual interviews were conducted with 14 volunteer clinicians using an interview guide. The data were analysed to extract central themes using Giorgi's method, which involves collecting verbal data, reading the data, dividing it into units of meaning, organising the data using the language of the discipline and synthesising the results. Results Five central themes emerged: barriers to implementation, potential impacts on therapy, recommendations to enhance participation, perceived utility and an attitude of openness. Discussion The pilot project provides valuable insights into the feasibility and acceptability of systematic data collection in a clinical setting. Clinician consultation proves to be essential in the implementation process, highlighting the importance of addressing practical and philosophical obstacles. Conclusion Understanding clinicians' experiences can guide future implementations of similar systems and improve clinical practice by supporting the integration of systematic data collection. Enhanced communication and training on the data collection system are suggested.
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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 | 0,028 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».