Fostering real‐world clinical mental health research
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: In this article, we identify key aspects for enhancing real-world research in mental health care clinical settings and broadly discuss some practicalities and issues that must be considered beforehand. BACKGROUND: Practice which is evidence-based uses interventions or treatment methods that are supported by research findings for their quality and efficacy. Modern mental health settings endorse evidence-based practice and welcome the development of innovative, evidence-based approaches to care. Often, however, research findings are inaccessible, inconclusive, inconsistent, contradictory and overwhelming in sheer volume. Further, where there is no evidence, the absence of evidence is frequently mistaken for evidence of absence of the effectiveness of services. DESIGN: Discursive paper. METHOD: The main themes expressed in the literature were collated by the authors into themes, and their relevance to the development of real-world clinical mental health research is summarised with the aid of a vignette. CONCLUSIONS: Ideally, research should be part of mainstream activities and as such constitute core business. Staff in mental health services should be encouraged to be research productive, and prospective clinical researchers should consider linking their studies to higher research degree programmes so that they can access resources, support and expertise to sustain motivation and morale. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: For research findings to make the leap to evidence-based practice, the research needs to include real-world consumers and families typical of clinical practice supported by clinically relevant outcomes. Clinical and research leaders should create opportunities for academic and clinical nurses to collaborate in research, and researchers should ensure that clinically relevant outcomes are presented in ways that are meaningful and accessible to clinicians.
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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 | 0,100 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».