Knowledge translation: an overview and recommendations in relation to the Fourth Canadian Consensus Conference on the Diagnosis and Treatment of Dementia
Notice bibliographique
Résumé
The growing population of persons with dementia in Canada and the provision of quality care for this population is an issue that no healthcare authority will escape. Physicians often view dementia as a difficult and time-consuming condition to diagnose and manage. Current evidence must be effectively transformed into usable recommendations for physicians; however, we know that use of evidence-based practice recommendations is a challenge in all realms of medical care, and failure to utilize these leads to less than optimal care for patients. Despite this expanding need for readily available resources, knowledge translation (KT) is often seen as a daunting, if not confusing, undertaking for researchers. Here we offer a brief introduction to the processes around KT, including terms and definitions, and outline some common KT frameworks including the knowledge to action cycle, the Promoting Action on Research Implementation in Health Services framework and the Consolidated Framework for Implementation Research. We also outline practical steps for planning and executing a KT strategy particularly around the implementation of recommendations for practice, and offer recommendations for KT planning in relation to the Fourth Canadian Consensus Conference on the Diagnosis and Treatment of Dementia.
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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 | 0,286 | 0,342 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,020 |
| Communication savante | 0,020 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».