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Enregistrement W2038428406 · doi:10.1002/chp.46

Continuing education, guideline implementation, and the emerging transdisciplinary field of knowledge translation

2006· article· en· W2038428406 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalOntario Medical AssociationMinistry of Health and Long Term Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningGuidelineKnowledge translationContext (archaeology)Health carePerspective (graphical)Quality (philosophy)Best practiceMedicineMedical educationNursingKnowledge managementPsychologyEngineering ethicsPedagogyComputer sciencePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses continuing education and the implementation of clinical practice guidelines or best evidence, quality improvement, and patient safety. Continuing education focuses on the perspective of the adult learner and is guided by well-established educational principles. In contrast, guideline implementation and related concepts borrow from the fields of quality improvement and patient safety and from health services research. Relative to the question of improved clinical outcomes, both to some extent afford only partial understanding of a complex issue. Knowledge translation (KT) is a transformative concept that links the best elements of both broad fields and, in particular, adds educational elements to the work of health services researchers and others. Interdisciplinary in the extreme, KT is explored in some detail: its major elements (information, facilitation, context, the clinician-learner, among others) considered as variables in an equation leading to knowledge uptake and improved health care outcomes and an improved functioning health care system.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,473 · 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