Translating research in elder care: an introduction to a study protocol series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The knowledge translation field is undermined by two interrelated gaps - underdevelopment of the science and limited use of research in health services and health systems decision making. The importance of context in theory development and successful translation of knowledge has been identified in past research. Additionally, examination of knowledge translation in the long-term care (LTC) sector has been seriously neglected, despite the fact that aging is increasingly identified as a priority area in health and health services research. AIMS: The aims of this study are: to build knowledge translation theory about the role of organizational context in influencing knowledge use in LTC settings and among regulated and unregulated caregivers, to pilot knowledge translation interventions, and to contribute to enhanced use of new knowledge in LTC. DESIGN: This is a multi-level and longitudinal program of research comprising two main interrelated projects and a series of pilot studies. An integrated mixed method design will be used, including sequential and simultaneous phases to enable the projects to complement and inform one another. Inferences drawn from the quantitative and qualitative analyses will be merged to create meta-inferences. OUTCOMES: Outcomes will include contributions to (knowledge translation) theory development, progress toward resolution of major conceptual issues in the field, progress toward resolution of methodological problems in the field, and advances in the design of effective knowledge translation strategies. Importantly, a better understanding of the contextual influences on knowledge use in LTC will contribute to improving outcomes for residents and providers in LTC settings.
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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 | 0,174 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,034 |
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 ».