Knowledge transfer and translation: Examining how teratogen information is disseminated
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Well-executed knowledge transfer and translation (KT) has become a vital part of effective health management. Following the thalidomide disaster, women and their health care providers became fearful of medications and environmental exposures that could affect the health of the unborn child. Therefore, it is important to disseminate evidenced-based information to pregnant women and their health care providers, enabling them to make empowered decisions regarding exposures during pregnancy. OBJECTIVES: The objectives were twofold: (1) to explore the knowledge transfer process of teratology information from the research community to health care providers, pregnant women, and the general public; and (2) to examine how this impacts pregnant women and their health care providers who require this information. METHODS: We searched the peer reviewed literature (PUBMED, MEDLINE, and EMBASE), retrieved and examined original studies and review articles, and identified relevant data to evaluate how KT is conducted in this field. RESULTS: We found that KT and teratology information is very complex, with confusing information, over-estimated fears of teratogenicity, as well as unhelpful, often negatively biased information from the media. Of all the methods we identified, Teratogen Information Services (TIS) appears to conduct the most effective KT approaches in this field. CONCLUSION: It is evident that KT in this area needs improvement. Women and their health care providers are highly impacted by the type of teratology information they receive, affecting for example, deciding to terminate a wanted pregnancy or discontinue a needed pharmacotherapy. When disseminating information in this very sensitive and complex field, it is imperative that good KT strategies are used, encompassing the availability and appropriate interpretation of information. It is most important that an evidence-based decision is made to ensure the optimal outcome for both the mother and her unborn child.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».