Knowledge translation and interprofessional collaboration: Where the rubber of evidence-based care hits the road of teamwork
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge-translation interventions and interprofessional education and collaboration interventions all aim at improving health care processes and outcomes. Knowledge-translation interventions attempt to increase evidence-based practice by a single professional group and thus may fail to take into account barriers from difficulties in interprofessional relations. Interprofessional education and collaboration interventions aim to improve interprofessional relations, which may in turn facilitate the work of knowledge translation and thus evidence-based practice. We summarize systematic review work on the effects of interventions for interprofessional education and collaboration. The current evidence base contains mainly descriptive studies of these interventions. Knowledge is limited regarding the impact on care and outcomes and the extent to which the interventions increase the practice of evidence-based care. Rigorous multimethod research studies are needed to develop and strengthen the current evidence base in this field. We describe a Health Canada-funded randomized trial in which quantitative and qualitative data will be gathered in 20 general internal medicine units located at 5 Toronto, Ontario, teaching hospitals. The project examines the impact of interprofessional education and collaboration interventions on interprofessional relationships, health care processes (including evidence-based practice), and patient outcomes. Routes are suggested by which interprofessional education and collaboration interventions might affect knowledge translation and evidence-based practice.
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 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 | 0,029 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».