Where to Build the Bridge Between Evidence and Practice?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Treatment of patients with traumatic brain injury (TBI) should be based upon the strongest evidence to achieve optimal patient outcomes. Given the challenges, efforts involved, and delays in uptake of evidence into practice, priorities for knowledge translation (KT) should be chosen carefully. An international workshop was convened to identify KT priorities for acute and rehabilitation care of TBI and develop KT projects addressing these priorities. METHODS: An expert panel of 25 neurotrauma clinicians, researchers, and KT scientists representing 4 countries examined 66 neurotrauma research topics synthesized from 2 neurotrauma evidence resources: Evidence Based Review of Acquired Brain Injury and Global Evidence Mapping projects. The 2-day workshop combined KT theory presentations with small group activities to prioritize topics using a modified Delphi method. RESULTS: Four acute care topics and 3 topics in the field of rehabilitation were identified. These were focused into 3 KT project proposals: optimization of intracranial pressure and nutrition in the first week following TBI; cognitive rehabilitation following TBI; and vocational rehabilitation following TBI. CONCLUSION: Three high-priority KT projects were developed: the first combined 2 important topics in acute TBI management of intracranial pressure management and nutrition, and the other projects focused on cognitive rehabilitation and vocational rehabilitation.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».