Knowledge user perspectives on integrated knowledge translation (iKT) in health interventions research for people with multiple sclerosis: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrated knowledge translation (iKT) represents an approach to optimizing health interventions research through active collaboration between researchers and knowledge users throughout the research process. To date, few studies have explored the process of engaging in iKT, particularly in the context of multiple sclerosis (MS) research. Building on a larger iKT-informed study exploring mindfulness-based interventions for people living with MS, this study explores the perspectives of iKT panellists and extended collaborators on the use of iKT in health research. METHODS: This qualitative descriptive study utilized one-on-one semi-structured interviews conducted using Zoom or Microsoft Teams. Interviews were 20-30 min in duration. An interview guide informed by the Ontario Brain Institute's framework for patient engagement across the stages of research was used. Interviews were transcribed verbatim, coded, and analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: A total of eight iKT partners were interviewed, five were members of the iKT panel and three were extended collaborators. Five themes on the use of iKT in health interventions research on MS were identified: (1) defining iKT, (2) motivation and meaningful participation in iKT, (3) the importance of networking in iKT, (4) balancing multiple perspectives, and (5) barriers and facilitators to engaging in iKT. Within these themes, interviewees highlighted the need for further definition and operationalization of concepts. Discussion on the representativeness of iKT partners and recruitment of 'hard to reach' knowledge users was also salient. CONCLUSION: The findings from this study provide useful considerations for other teams using an iKT approach. Future research directions include finding/maximizing meaningful ways for knowledge users to participate, exploring ways in which knowledge users could lead/co-lead (rather than consult on) research activities, and examining the potential role of an iKT facilitator.
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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 | 0,042 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».