A Narrative Review of Recent Developments in Knowledge Translation and Implications for Mental Health Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Attention to knowledge translation (KT) has increased in the health care field in an effort to improve uptake and implementation of potentially beneficial knowledge. We provide an overview of the current state of KT literature and discuss the relevance of KT for health care professionals working in mental health. METHOD: A systematic search was conducted using MEDLINE, PsycINFO, and CINAHL databases to identify review articles published in journals from 2007 to 2012. We selected articles on the basis of eligibility criteria and then added further articles deemed pertinent to the focus of ourpaper. RESULTS: After removing duplicates, we scanned 214 review articles for relevance and, subsequently, we added 46 articles identified through hand searches of reference lists or from other sources. A total of 61 papers were retained for full review. Qualitative synthesis identified 5 main themes: defining KT and development of KT science; effective KT strategies; factors influencing the effectiveness of KT; KT frameworks and guides; and relevance of KT to health care providers. CONCLUSIONS: Despite limitations in existing evidence, the concept and practice of KT holds potential value for mental health care providers. Understanding of, and familiarity with, effective approaches to KT holds the potential to enhance providers' treatment approaches and to promote the use of new knowledge in practice to enhance outcomes.
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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 | 0,013 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».