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Enregistrement W2147966444 · doi:10.18438/b85s54

Applying Evidence in Practice: What We Can Learn from Healthcare

2010· article· en· W2147966444 sur OpenAlexvenueno aff
Prudence W. Dalrymple

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParallelsHealth careAutonomyGuidelineMedical educationEvidence-based practiceEvidence-based medicineClinical PracticeResistance (ecology)Public relationsNursingPsychologyMedicineMEDLINEPolitical scienceAlternative medicineEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applying research findings to practice is the foundation of evidence based practice. In healthcare, evidence-based practice depends upon the development, promulgation and application of clinical guidelines. While EBM has been enthusiastically embraced by many, gaps persist, and transmission from research to practice remains slow and uneven. The perception that EBM threatens professional autonomy accounts for some resistance but, even among practitioners who support EBM in concept, uptake of guidelines has encountered numerous barriers. A recent study of guideline implementation by residents in a tertiary care medical center provides insight into the barriers to guideline adoption, and draws parallels between the uptake of EBM in the healthcare sector and the uptake of EBLIP in the library and information field. Through increased understanding of the diffusion of evidence-based practice in one field, LIS practitioners can position themselves to avoid similar impediments.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,399
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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