Knowledge translation in ABI rehabilitation: A model for consolidating and applying the evidence for cognitive-communication interventions
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVES: (1) To propose a model for consolidating and disseminating existing evidence relevant to cognitive-communication interventions after ABI. (2) To present the Cognitive-Communication Intervention Review Framework (CCIRF). (3) To outline future considerations for applying evidence to clinical practice. RESEARCH DESIGN: Employment of a model for knowledge translation. METHODS AND PROCEDURES: Application of evidence requires synthesis and dissemination of information in an accessible format for end users. A literature search identified 20 systematic reviews (1997-2007) with a complex array of 72 practice recommendations relevant to cognitive-communication interventions. The CCIRF was used to synthesize the evidence within 11 intervention categories. Reviews were analysed according to: organization, population, intervention, comparison and outcome, with a focus on communication outcomes. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: Consolidated evidence revealed support for interventions relating to: social communication, behavioural regulation, verbal formulation, attention, external memory aids, executive functions and communication partner training. Research gaps were noted in the areas of comprehension (auditory/reading), written expression and vocational communication interventions. Similar recommendations emerge across reviews. CONCLUSIONS: Implementation of the growing body of evidence for cognitive-communication interventions is challenged by variability in study populations, interventions, and research focus on communication. The CCIRF provides a means of promoting consistency in knowledge translation and application.
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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 | 0,312 | 0,360 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,022 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».