Knowledge translation of research findings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the most consistent findings from clinical and health services research is the failure to translate research into practice and policy. As a result of these evidence-practice and policy gaps, patients fail to benefit optimally from advances in healthcare and are exposed to unnecessary risks of iatrogenic harms, and healthcare systems are exposed to unnecessary expenditure resulting in significant opportunity costs. Over the last decade, there has been increasing international policy and research attention on how to reduce the evidence-practice and policy gap. In this paper, we summarise the current concepts and evidence to guide knowledge translation activities, defined as T2 research (the translation of new clinical knowledge into improved health). We structure the article around five key questions: what should be transferred; to whom should research knowledge be transferred; by whom should research knowledge be transferred; how should research knowledge be transferred; and, with what effect should research knowledge be transferred? DISCUSSION: We suggest that the basic unit of knowledge translation should usually be up-to-date systematic reviews or other syntheses of research findings. Knowledge translators need to identify the key messages for different target audiences and to fashion these in language and knowledge translation products that are easily assimilated by different audiences. The relative importance of knowledge translation to different target audiences will vary by the type of research and appropriate endpoints of knowledge translation may vary across different stakeholder groups. There are a large number of planned knowledge translation models, derived from different disciplinary, contextual (i.e., setting), and target audience viewpoints. Most of these suggest that planned knowledge translation for healthcare professionals and consumers is more likely to be successful if the choice of knowledge translation strategy is informed by an assessment of the likely barriers and facilitators. Although our evidence on the likely effectiveness of different strategies to overcome specific barriers remains incomplete, there is a range of informative systematic reviews of interventions aimed at healthcare professionals and consumers (i.e., patients, family members, and informal carers) and of factors important to research use by policy makers. SUMMARY: There is a substantial (if incomplete) evidence base to guide choice of knowledge translation activities targeting healthcare professionals and consumers. The evidence base on the effects of different knowledge translation approaches targeting healthcare policy makers and senior managers is much weaker but there are a profusion of innovative approaches that warrant further evaluation.
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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 | 0,406 | 0,701 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,025 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,014 |
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 ».