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Enregistrement W2135752158 · doi:10.1177/0269216310381449

Can the global uptake of palliative care innovations be improved? Insights from a bibliometric analysis of the Edmonton Symptom Assessment System

2010· article· en· W2135752158 sur OpenAlexafffundabout
Greta G. Cummings, Patricia Biondo, David Campbell, Carla Stiles, Robin L. Fainsinger, Melanie Muise, Neil A. Hagen

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPalliative careConstruct (python library)Promotion (chess)MedicineGrey literatureMedical educationNursingMEDLINEComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical research is undertaken to improve care for palliative patients, but little is known about how to support the broad uptake of resultant innovations. The objectives of this paper are to: (1) explore the uptake of the Edmonton Symptom Assessment System throughout the global palliative care community through the lens of a bibliometric review - a research method that maps out the journey of new knowledge uptake by evaluating where key articles are cited in published literature; (2) construct hypotheses on attributes of the global community of palliative care learners; and (3) make inferences on approaches that could improve knowledge transfer. While preliminary, results of the study suggest several specific approaches that could support widespread uptake of innovations in palliative care: targeting publication in high impact, international journals; explicitly focusing on how the innovation is applied to best practice; encouraging additional research to expand on early studies; consciously targeting key professional groups and organizations to promote discussion in the grey literature; and early translation and promotion within multiple languages.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,077
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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