Translating evidence into practice: the role of health research funders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A growing body of work on knowledge translation (KT) reveals significant gaps between what is known to improve health, and what is done to improve health. The literature and practice also suggest that KT has the potential to narrow those gaps, leading to more evidence-informed healthcare. In response, Canadian health research funders and agencies have made KT a priority. This article describes how one funding agency determined its KT role and in the process developed a model that other agencies could use when considering KT programs. DISCUSSION: While 'excellence' is an important criterion by which to evaluate and fund health research, it alone does not ensure relevance to societal health priorities. There is increased demand for return on investments in health research in the form of societal and health system benefits. Canadian health research funding agencies are responding to these demands by emphasizing relevance as a funding criterion and supporting researchers and research users to use the evidence generated.Based on recommendations from the literature, an environmental scan, broad circulation of an iterative discussion paper, and an expert working group process, our agency developed a plan to maximize our role in KT. Key to the process was development of a model comprising five key functional areas that together create the conditions for effective KT: advancing KT science; building KT capacity; managing KT projects; funding KT activities; and advocating for KT. Observations made during the planning process of relevance to the KT enterprise are: the importance of delineating KT and communications, and information and knowledge; determining responsibility for KT; supporting implementation and evaluation; and promoting the message that both research and KT take time to realize results. SUMMARY: Challenges exist in fulfilling expectations that research evidence results in beneficial impacts for society. However, health agencies are well placed to help maximize the use of evidence in health practice and policy. We propose five key functional areas of KT for health agencies, and encourage partnerships and discussion to advance the field.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Incitatifs · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Incitatifs · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,104 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle