Knowledge Translation Tools are Emerging to Move Neck Pain Research into Practice
Notice bibliographique
Résumé
Development or synthesis of the best clinical research is in itself insufficient to change practice. Knowledge translation (KT) is an emerging field focused on moving knowledge into practice, which is a non-linear, dynamic process that involves knowledge synthesis, transfer, adoption, implementation, and sustained use. Successful implementation requires using KT strategies based on theory, evidence, and best practice, including tools and processes that engage knowledge developers and knowledge users. Tools can provide instrumental help in implementing evidence. A variety of theoretical frameworks underlie KT and provide guidance on how tools should be developed or implemented. A taxonomy that outlines different purposes for engaging in KT and target audiences can also be useful in developing or implementing tools. Theoretical frameworks that underlie KT typically take different perspectives on KT with differential focus on the characteristics of the knowledge, knowledge users, context/environment, or the cognitive and social processes that are involved in change. Knowledge users include consumers, clinicians, and policymakers. A variety of KT tools have supporting evidence, including: clinical practice guidelines, patient decision aids, and evidence summaries or toolkits. Exemplars are provided of two KT tools to implement best practice in management of neck pain-a clinician implementation guide (toolkit) and a patient decision aid. KT frameworks, taxonomies, clinical expertise, and evidence must be integrated to develop clinical tools that implement best evidence in the management of neck pain.
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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 | 0,324 | 0,527 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,031 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,018 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».