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Enregistrement W1877206129 · doi:10.5596/c14-020

Knowledge Translation in Health Care: Moving from Evidence to Practice. 2nd ed.

2014· article· en· W1877206129 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Sarah Visintini

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l Association de bilbiothèques de la santé du Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationTranslation (biology)Health carePsychologyMedicineComputer scienceKnowledge managementPolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge translation is the process by which research and information is synthesized, disseminated, and applied in a given context, in this case the health care system, to improve its efficiency, health outcomes, patient care, and quality of life.Knowledge translation is important because of the documented knowledge-to-action gaps in healthcare and in health policy making processes in Canada, which indicate that decisions are regularly made both at the individual and system level that are not informed by best evidence.In their book Knowledge Translation in Health Care: Moving from Evidence to Practice, Sharon E. Straus, Jacqueline Tetroe, Ian D. Graham, and their many contributors define knowledge translation (Section 1), explain knowledge creation in the context of health sciences (Section 2), and describe the translation process through the conceptual framework of the Knowledge to Action cycle and its phases: identifying knowledge to action gaps, adapting knowledge to the local context, identifying barriers and facilitators, selecting knowledge translation interventions, monitoring knowledge use, evaluating outcomes, and sustaining knowledge use (Section 3).The authors also discuss other Knowledge to Action theories (Section 4), evaluation models (Section 5), and finally ethics in the context of knowledge translation (Section 6).Meant as an introductory text for policy makers, researchers, clinicians, and trainees, this book does not use overly technical language and would be easily understood by these intended readers, despite their varied backgrounds.Although it would still be a useful text in other health systems, it is especially well suited to Canadian readers because of the predominance of Canadian contributors and the number of Canadian-focused examples and case studies described.These examples and case studies are one of the strongest aspects of the book, especially those provided in Chapter 3.7a.This chapter is entirely dedicated to representing the Knowledge to Action Cycle through a detailed step-bystep description of a knowledge translation program that was aimed at community care venous leg ulcer treatment in Ontario.In addition to being highly relevant, this case study and the other examples provided in each chapter make the content more accessible and clearly demonstrate how knowledge translation theory, frameworks, and approaches can become practice in a health care setting.In addition to the many examples provided, the transparency with which the contributors discuss the evidence used to support the theories and premises outlined in the book is also a great strength of this text.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0150,013
Études des sciences et des technologies0,0030,024
Communication savante0,0170,021
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0120,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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