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Enregistrement W2149919639 · doi:10.1186/1748-5908-5-57

The translation research in a dental setting (TRiaDS) programme protocol

2010· article· en· W2149919639 sur OpenAlexaff
Jan Clarkson, Craig Ramsay, Martin Eccles, Sandra Eldridge, Jeremy Grimshaw, Marie Johnston, Susan Michie, Shaun Treweek, Alan Walker, Linda Young, Irene Black, Debbie Bonetti, Heather Cassie, Jill Francis, Gillian MacKenzie, L.M.D. Macpherson, Nigel Pitts, J. Rennie, D. Stirling, Colin Tilley, Carole Torgerson, Luke Vale

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNHS Education for Scotland
Mots-clésKnowledge translationMultidisciplinary approachMedicineHealth services researchProtocol (science)StakeholderHealth careProcess (computing)Psychological interventionMedical educationHealth administrationSet (abstract data type)Process managementKnowledge managementNursingAlternative medicinePublic healthComputer sciencePublic relationsSociologyEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is well documented that the translation of knowledge into clinical practice is a slow and haphazard process. This is no less true for dental healthcare than other types of healthcare. One common policy strategy to help promote knowledge translation is the production of clinical guidance, but it has been demonstrated that the simple publication of guidance is unlikely to optimise practice. Additional knowledge translation interventions have been shown to be effective, but effectiveness varies and much of this variation is unexplained. The need for researchers to move beyond single studies to develop a generalisable, theory based, knowledge translation framework has been identified.For dentistry in Scotland, the production of clinical guidance is the responsibility of the Scottish Dental Clinical Effectiveness Programme (SDCEP). TRiaDS (Translation Research in a Dental Setting) is a multidisciplinary research collaboration, embedded within the SDCEP guidance development process, which aims to establish a practical evaluative framework for the translation of guidance and to conduct and evaluate a programme of integrated, multi-disciplinary research to enhance the science of knowledge translation. METHODS: Set in General Dental Practice the TRiaDS programmatic evaluation employs a standardised process using optimal methods and theory. For each SDCEP guidance document a diagnostic analysis is undertaken alongside the guidance development process. Information is gathered about current dental care activities. Key recommendations and their required behaviours are identified and prioritised. Stakeholder questionnaires and interviews are used to identify and elicit salient beliefs regarding potential barriers and enablers towards the key recommendations and behaviours. Where possible routinely collected data are used to measure compliance with the guidance and to inform decisions about whether a knowledge translation intervention is required. Interventions are theory based and informed by evidence gathered during the diagnostic phase and by prior published evidence. They are evaluated using a range of experimental and quasi-experimental study designs, and data collection continues beyond the end of the intervention to investigate the sustainability of an intervention effect. DISCUSSION: The TRiaDS programmatic approach is a significant step forward towards the development of a practical, generalisable framework for knowledge translation research. The multidisciplinary composition of the TRiaDS team enables consideration of the individual, organisational and system determinants of professional behaviour change. In addition the embedding of TRiaDS within a national programme of guidance development offers a unique opportunity to inform and influence the guidance development process, and enables TRiaDS to inform dental services practitioners, policy makers and patients on how best to translate national recommendations into routine clinical activities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,156
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1560,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1700,042

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 Opus0,887
Tête enseignante GPT0,826
Écart entre enseignants0,061 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations35
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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