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Enregistrement W2038595906 · doi:10.1136/bjsports-2013-092459.21

A KNOWLEDGE TRANSLATION INITIATIVE TO ENHANCE EVIDENCE-INFORMED CLINICAL MANAGEMENT OF ACHILLES TENDINOPATHY: THE PURPOSE, PROCESS AND OUTCOMES OF THE BC TENDINOPATHY TOOLKIT

2013· article· en· W2038595906 sur OpenAlexaff
Alison M. Hoens, Allison M. Ezzat, Joseph Anthony, Alex Scott, Mark Yates, J R Justesen, Derralynn Hughes

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensCanadian Physiotherapy AssociationArthritis Research Centre of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKnowledge translationTendinopathyPhysical therapyPlantar fasciitisPopulationMedical educationAlternative medicineKnowledge managementComputer scienceSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Translation of knowledge to practice in health care is a significant challenge.1–3 This presentation describes the purpose, process and preliminary outcomes of a knowledge translation (KT) initiative undertaken by a unique partnership of physical therapy researchers, educators and expert clinicians to address the gap between evidence and practice in the management of Achilles tendinopathy. Methods Physiotherapy clinicians in British Columbia requested evidence-informed guidance on the management of tendinopathy. To address this need, the provincial Physical Therapy Knowledge Broker assembled a team of researchers, educators and expert clinicians with the mandate to develop, disseminate and implement a toolkit of decision aids to guide clinical decision-making for Achilles Tendinopathy. The process to develop the toolkit involved the following components: (1) identification of the purpose and scope of the project (2) agreement on the processes for selection of content and format (3) creation of a mechanism for resolution of conflicting opinion (4) an iterative feedback process with stakeholders and (4) the incorporation of concepts and strategies from the knowledge translation and implementation science literature to support the stages of knowledge synthesis, dissemination and implementation.1–4 Results The ‘Tendinopathy Toolkit’ included: (1) a tabulated summary of the evidence for manual therapy, exercise, low level laser therapy, ultrasound, extracorporeal shock wave therapy, iontophoresis using dexamethasone, taping, orthotics, night splints and braces, heel raise inserts, needling techniques, and the appropriate outcome measures for this population (targeted ‘take home messages’ and clinical implications for each were also included); (2) an algorithm to guide the sequence of interventions; (3) and appendices including (a) exercise programmes (b) low level laser dosage calculation (c) tabulated details for each article reviewed and (d) a review of common medical interventions. The second phase of the initiative—utilization of strategies to enhance implementation and uptake of the toolkit—is currently being undertaken. Discussion Clinicians want to provide evidence-informed management of tendinopathy but many struggle with accessing, appraising and synthesising the vast array of literature available on this topic. This KT initiative highlights the need for, challenges associated with, evidence-informed process for and positive response to the development of decision aids synthesising the current evidence to guide clinical management of this patient population.

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)0,158
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,212
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1580,212
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0040,022
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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