Unique and shared partner priorities for supporting engagement in knowledge mobilization in pediatric pain: a best–worst scaling experiment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Engaging in partnerships is key to the success of knowledge mobilization (KM) activities; however, how best to engage partners in KM activities in the context of paediatric pain and children’s health more broadly is not well understood. There is limited guidance on what supports the development of effective partnerships in KM activities with a variety of partner types. The purpose of this study was to examine the preferences and priorities of three partner groups (i.e. health professionals, researchers and patient/caregiver partners) when it comes to supporting their engagement in KM activities within paediatric pain and children’s health. Methods We used a case 1 (object case) best–worst scaling (BWS) experiment, a stated preferences method to assess priorities and relative importance of factors related to supporting engagement in KM activities and compare their importance across the three partner groups. Participants completed 12 tasks requiring them to select items that were most and least important to supporting their engagement in KM activities. A total of 11 items, generated through a previous elicitation task, were included in the balanced incomplete block experimental design for the BWS. Difference scores and ratio values were calculated for each group and relative comparisons were observed across groups. Results A total of 127 participants completed the BWS experiment. All partner groups agreed that items related to relationships within teams were among the most important, while pragmatic items related to executing KM were amongst the least important. While there was relative similarity in the items ranked as important, varying priorities also emerged for each group; fit of KM activities in the clinical context was particularly important among researchers, while flexible communication was relatively more important within the patient/caregiver group. Health professionals differed the least from the other groups. Conclusions Different partner groups prioritized strong relationships when it comes to supporting engagement in KM activities, reinforcing the importance of connections in KM processes. There was nuance, however, around how partner groups valued various aspects of relationships. Individuals leading KM initiatives in paediatric pain and children’s health should discuss relationships and pragmatics with partners to ensure successful collaboration and impactful activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».