Cross-Disciplinary Research in Cancer: An Opportunity to Narrow the Knowledge–Practice Gap
Notice bibliographique
Résumé
Health services researchers have consistently identified a gap between what is identified as "best practice" and what actually happens in clinical care. Despite nearly two decades of a growing evidence-based practice movement, narrowing the knowledge-practice gap continues to be a slow, complex, and poorly understood process. Here, we contend that cross-disciplinary research is increasingly relevant and important to reducing that gap, particularly research that encompasses the notion of transdisciplinarity, wherein multiple academic disciplines and non-academic individuals and groups are integrated into the research process. The assimilation of diverse perspectives, research approaches, and types of knowledge is potentially effective in helping research teams tackle real-world patient care issues, create more practice-based evidence, and translate the results to clinical and community care settings. The goals of this paper are to present and discuss cross-disciplinary approaches to health research and to provide two examples of how engaging in such research may optimize the use of research in cancer care.
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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 | 0,361 | 0,290 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,048 |
| Communication savante | 0,030 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,071 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».