P260 A Model For Bridging The Translational Valley Of Death In Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite the amount of funding that supports basic research, few research discoveries achieve their potential. The transition from bench-to-bedside research is so fraught with obstacles that it is referred to as the “valley of death”. Objective The Rick Hansen Institute (RHI) developed a unique Praxis Model for translational research in the field of spinal cord injury (SCI). At RHI this means bringing knowledge into action; to improve healthcare outcomes for people with SCI and decrease the financial impact on the healthcare system. Methods The research continuum begins with discovery science which feeds into the knowledge cycle, continues with the acceptance and uptake into the treatment of spinal cord injuries. The core activity within the Praxis Model is a knowledge cycle that consists of a four-phased strategy: 1) Environmental scan, 2) Knowledge generation and synthesis, 3) Knowledge validation, and 4) Implementation. Results RHI has participated and supported over 60 studies since 2007 and engaged researchers from nine countries, 46 academic institutions and various accreditation and professional associations. Currently, the model is being independently evaluated to determine strengths and limitations. Examples of RHI initiatives using the Praxis Model and results of the evaluation will be presented. Discussion RHI has developed an innovative solution to move knowledge into action. The Praxis Model strives to lead collaboration across the global SCI community by providing funding, infrastructure, strategic partnerships, governance and a network. Implications Lessons learned in developing the Praxis Model may assist other organisations dealing with similar translational research challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,075 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,048 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».