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Enregistrement W2015980438 · doi:10.2147/jhl.s58649

Model for bridging the translational "valleys of death" in spinal cord injury research

2014· article· en· W2015980438 sur OpenAlexafffund
Joon‐Young Park, B Barrable, Nancy P. Thorogood, Vanessa K. Noonan, J. S. Tomkinson, Kenneth Stephenson, John Barclay, Katharina Kovacs Burns

Notice bibliographique

RevueJournal of Healthcare Leadership · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHealth CanadaRick Hansen FoundationRick Hansen Institute
Mots-clésBridging (networking)Spinal cord injurySpinal cordMedicineNeurosciencePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: To improve health care outcomes with cost-effective treatments and prevention initiatives, basic health research must be translated into clinical application and studied during implementation, a process commonly referred to as translational research. It is estimated that only 14% of health-related scientific discoveries enter into medical practice and that it takes an average of 17 years for them to do so. The transition from basic research to clinical knowledge and from clinical knowledge to practice or implementation is so fraught with obstacles that these transitions are often referred to as “valleys of death”. The Rick Hansen Institute has developed a unique praxis model for translational research in the field of spinal cord injury (SCI). The praxis model involves three components. The first is a coordinated program strategy of cure, care, consumer engagement, and commercialization. The second is a knowledge cycle that consists of four phases, ie, environmental scanning, knowledge generation and synthesis, knowledge validation, and implementation. The third is the provision of relevant resources and infrastructure to overcome obstacles in the “valleys of death”, ie, funding, clinical research operations, informatics, clinical research and best practice implementation, consumer engagement, collaborative networks, and strategic partnerships. This model, which is to be independently evaluated in 2018 to determine its strengths and limitations, has been used to advance treatments for pressure ulcers in SCI. The Rick Hansen Institute has developed an innovative solution to move knowledge into action by bridging the “valleys of death” in the research continuum, with the intention of improving health outcomes for people with SCI and decreasing the financial impact on the health care system. This model may be generalizable to other health conditions and the lessons learned in developing the praxis model may assist other organizations dealing with similar translational research challenges. Keywords: spinal cord injuries, clinical outcomes, translational research, implementation, knowledge mobilization, praxis model

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0070,018
Communication savante0,0170,015
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,934
Tête enseignante GPT0,725
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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