From research to clinical practice: Considerations in moving research into people's hands. Personal reflections that may be useful to others
Notice bibliographique
Résumé
It may take many years for published clinical research findings to be found, understood, adopted and applied in practice. In recognition of this delay, many jurisdictions and agencies are now promoting a stronger link between research and its dissemination in useable forms that will enable practitioners to access, understand and use new ideas. The purpose of this paper, first presented as a keynote address at the 15th Annual Meeting of the European Academy of Childhood Disability in Oslo in October 2003, is to share experiences of the author and his colleagues at a childhood disability system-linked research centre in Ontario, Canada. The lessons learned include the value of striving to describe one's findings in plain language; writing study reports for parents and children who are involved in research studies; using multiple methods to disseminate one's work; and making explicit the potential importance and applicability of the findings to readers of the work. Engaging end users at many stages of the development and field testing of one's work will enhance buy-in and lend added credibility to the work, as well as influencing content and process as the research unfolds. The result is likely to be greater recognition of 'familiar' aspects of the research and the adoption of relevant findings.
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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 | 0,282 | 0,567 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,062 |
| Communication savante | 0,038 | 0,079 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,082 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,012 |
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 ».