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Enregistrement W4409802304 · doi:10.1016/j.radi.2025.102959

Research culture, barriers and facilitators within the radiography workforce in the UK – results of a national survey

2025· article· en· W4409802304 sur OpenAlexaff
K Knight, Matthew Beasley, Jonathan McConnell, Tracy O’Regan, Caroline M. Alexander, Tim Donovan, H Probs, Ruth Reeve, Manoj Sharma, Karen Knapp, H. McNair

Notice bibliographique

RevueRadiography · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesNIHR Imperial Biomedical Research CentreInstitute of Cancer ResearchNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareRoyal Marsden Cancer CharityRoyal Marsden NHS Foundation Trust
Mots-clésWorkforceRadiographyMedicineNursingRadiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Research is vital for diagnostic and therapeutic radiographers, providing the evidence base for disease diagnosis, screening, surveillance, radiotherapy planning, delivery, and treatment. Despite its benefits in improving patient outcomes and imaging services, little is known about the research culture barriers and facilitators within the UK radiography workforce. METHODS: An online survey with three sections was created, including demographic questions and a validated research and development culture index to measure research capacity, equality, diversity, and inclusivity. The survey was distributed between May and October 2023 to radiographers and nuclear medicine technologists via email and social media. Mixed methods analysis was performed using statistical analysis (R version 4.2.2) and qualitative analysis utilising a coding framework for open-ended responses. RESULTS: A total of 970 completed surveys were returned: 629 diagnostic radiographers, 306 therapeutic radiographers and 35 nuclear medicine technologists (∼3 % of the UK workforce). Of respondents, 47.4 % had completed or were undertaking a postgraduate qualification and 41.1 % had engaged in research. The barriers to research yielded similar trends over all the radiographers. 'Lack of protected time at work', 'other roles taking priority' and 'lack of funding' being key barriers. The only enablers that scored less than 90 % agreement were 'research encouraged by manager', 'experienced external colleagues able to supervise', and the 'desire to prove a theory or hunch' and 'research written into the role description'. CONCLUSION: Research remains underdeveloped in UK radiography roles. This national survey highlights that currently less than half of the UK radiographers have experience in research within their role. Protected time, funding, managerial support, and supervision access are crucial to embedding research into practice. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Greater support is needed for radiographers and managers to overcome barriers and promote radiographer-led research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,337 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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