Knowledge Translation Strategies Using the Thinking About Epilepsy Program as a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
In many areas of health promotion and health care there is a need to bring new knowledge from research into practice (knowledge translation). Relevant research alone is not usually sufficient to achieve the ultimate outcome(s) of interest. This study aims to address this gap by outlining practices and outcomes involved in moving research findings into action using the example of the Thinking About Epilepsy program. A case study approach is used to discuss evidence-based principles and steps taken to translate evidence about the Thinking About Epilepsy program into action. Data used to inform this process include organizational documents, observations, and stakeholder interviews. Partnerships and techniques used for knowledge translation are discussed. The process of moving research knowledge into action is discussed explicitly in terms of who the policy makers are, what action is desired, the role of partners, and funding. Using a case study approach the authors have illustrated the importance of starting knowledge translation at the beginning, not at the end, of the research project. The principles discussed in this article can be extended past epilepsy and applied to move research findings relevant to other health conditions, health promotion activities, products, and technologies into action.
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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 | 0,040 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».