Establishing research priorities for the Respiratory Therapy profession in Canada: A modified Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Respiratory therapists (RTs) play an important role in delivering care across diverse clinical settings. However, the research questions guiding the profession remain underdeveloped and often shaped by external professions. To address this gap, we conducted a national Delphi study to identify research priorities directly informed by the RT profession in Canada. Methods: We used a modified Delphi method, informed by a prior qualitative study, which aimed to identify and prioritize research needs across RT practice domains. We developed and distributed a list of 74 research items categorized into four domains to RTs across Canada through two rounds of online surveys. Consensus for items was defined as ≥70% agreement in Round 1 and ≥80% agreement in Round 2. Subgroup analyses were conducted by primary practice setting. Results: In Round 1, 286 participants reviewed 74 items and identified 11 (14.8%) as priorities. After incorporating open-ended feedback, some statements were combined, resulting in 53 statements carried forward. In Round 2, 165 participants reviewed 53 items and identified an additional 11 items (20.7%) as important. These topics reflect the breadth of RT practice, including airway management, rapid response teams, personalized ventilation strategies, and system-level contributions. Workforce sustainability issues such as burnout, staffing ratios, and retention were also identified. Subgroup analyses revealed meaningful variation in research priorities across different practice areas in Round 1 and 2. Conclusion: This study presents a profession-driven research agenda for respiratory therapy in Canada. These findings can inform future research, continuing professional development, and policy advocacy aligned with the profession's evolving roles and contexts.
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 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 | 0,023 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».