From What We Know to What We Do: Translating Stroke Rehabilitation Research into Practice
Notice bibliographique
Résumé
Despite the recent advances in stroke rehabilitation research, the translation of research evidence into practice remains a challenge. The purpose of this article is to communicate practical experience and describe research methodologies used to promote change and implementation of stroke rehabilitation research in three international settings. In England, the development of an evidence-based consensus document, combined with qualitative and quantitative methods, was used to promote practice change in community-based stroke services. The Canadian research program involved synthesis of evidence, creation of user friendly information, and development of multimodal knowledge transfer strategies to promote change at an individual clinician level. Australian researchers followed a multistep process, involving audit and feedback, identification of barriers, and tailored education to improve implementation of one clinical guideline recommendation. Reducing the evidence-practice gap requires the development of active management strategies. This article highlights the importance of close collaboration between stakeholders - both in terms of the transfer of evidence into clinical practice and for optimizing future Phase IV implementation research endeavours.
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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 | 0,062 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».