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Enregistrement W4415667862 · doi:10.29390/001c.146171

Knowledge, attitudes and behaviours of evidence-informed practice in respiratory therapy: A cross-sectional survey

2025· article· en· W4415667862 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marco Zaccagnini, Andrew West, Ian D. Graham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésComponent (thermodynamics)Clinical PracticeContext (archaeology)Affect (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Using evidence to guide clinical practice is recognized as the cornerstone of safe, effective, and patient-centred care and is embedded within the national competency framework of respiratory therapists (RTs) as evidence-informed practice (EIP). However, how this competency is enacted in practice remains unclear. RTs, like many health professionals, encounter challenges in enacting EIP and are influenced by individual, contextual, and organizational factors. As part of a broader program of research, our team conceptualized EIP in respiratory therapy as comprising three interrelated components: reflective practice, shared decision-making, and research awareness. In this study, we examined the current knowledge, attitudes, and behaviours of RTs in Canada related to these three core components of EIP. Methods We surveyed credentialed RTs across Canada to assess their knowledge, attitudes and behaviours relating to three components of EIP: reflective practice, shared decision-making, and research awareness. Participants were randomly assigned to complete one of three surveys, each of which related to one of the components. We used a simple-randomized, stratified sampling to enhance generalizability, and analyzed the data using descriptive statistics, one-way ANOVA, and exploratory analyses of demographic and practice-related variables. We analyzed open-ended responses using qualitative content analysis. Results The three surveys were accessed 442 times. After removing non-responses and incomplete data, we analyzed the data from 288 participants (response rate = 10.2%). Out of the possible 100 score, shared decision-making yielded the highest mean knowledge score ( M = 86.4, SD = 6.4), while research awareness scored highest for attitudes ( M = 81.4, SD = 13.4) and behaviours ( M = 78.3, SD = 10.4). Reflective practice showed the lowest mean scores across domains (knowledge M = 40.6; attitudes M = 53.3; behaviours M = 61.3). ANOVAs indicated significant group differences across all domains ( p < .001). Using the open-ended responses, 79.2% of participants emphasized that research evidence is the most significant feature of EIP. The open-ended responses related to training needs for EIP focused on condition- or population-specific application (29.5%), preferred formats, such as journal clubs, webinars, and modules (24.7%), and skills for engaging with research (21.2%). Exploratory analyses suggested some differences in knowledge, attitudes and behaviours of EIP by gender, race, geography, practice setting, age, and years in practice. Discussion RTs in Canada demonstrated variable knowledge, attitudes and behaviours across all components of EIP. While reflective practice stood out as the component with the lowest scores across knowledge, attitudes, and behaviours, scores in all three components indicated room for improvement. Together, these findings highlight that all areas of EIP require strengthening through contextually relevant educational strategies to better support RTs in enacting EIP.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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