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Enregistrement W2004013118 · doi:10.12927/hcq..17678

Quality, Patient Safety and the Implementation of Best Evidence: Provinces in the Country of Knowledge Translation

2005· article· en· W2004013118 sur OpenAlexaffabout
Dave Davis

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationBest practiceHealth carePatient safetyQuality (philosophy)Evidence-based practiceGuidelineHealth administrationQuality managementEvidence-based medicineMedicineNursingPublic relationsPublic healthBusinessPolitical scienceKnowledge managementComputer scienceManagementAlternative medicineMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ong a world model, Canada's healthcare system faces many challenges to ensure its sustainability.Research evidence, generated at an exponential rate, is not readily available to clinicians.When available, it is often infrequently or incorrectly applied in clinical practice (Davenport and Glaser 2002;Covell et al. 1985;Ramos et al. 2003).This failure of rapid evidence adoption leads to sizable gaps between high-quality evidence and practice, significant practice variation, and in many cases lapses in patient safety (Chassin and Galvin 1998;Buchan 2004).This gap is deleterious to the health of Canadians, increasing morbidity and mortality and generating serious and detrimental cost implication (Olson et al. 2001;Villar et al. 2001;Boissel et al. 2004;Tsuyuki et al. 2005).This finding, that providing evidence from research or from quality assessments is a necessary but not sufficient condition for the provision of care, has created the field of knowledge translation, the scientific study of the methods for closing the knowledge-to-practice gap and the analysis of barriers and facilitators inherent in the process.As defined by the Cambridge Conference, KT is "the iterative, timely and effective process of integrating best evidence into the routine practices of patients, practitioners, health care teams and systems, in order to effect optimal health care outcomes and to maximize the potential of the health care system" (11th Cambridge Conference 2003).For our purposes, KT is intended to subsume issues of patient safety, continuing education and guideline implementation, in order to achieve, in the words of CIHR, the "optimization of health care and health care systems" (CIHR 2005); they are, in this view, "provinces in the country of KT." Patient safety and quality improvement provide compelling examples of both process (how to improve care) and content innovation (what to do to improve it).The significant gap in care and the quest for patient safety and in the Canadian context call for a programmatic approach to the testing and implementation of evidence-based health knowledge translation strategies.

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)0,170
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,367
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1700,367
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0130,026
Communication savante0,0350,013
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0140,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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