Translating Knowledge in Rehabilitation: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinicians are faced with using the current best evidence to make treatment decisions, yet synthesis of knowledge translation (KT) strategies that influence professional practice behaviors in rehabilitation disciplines remains largely unknown. PURPOSE: The purposes of this study were: (1) to examine the state of science for KT strategies used in the rehabilitation professions (physical therapy, occupational therapy, speech-language pathology), (2) to identify the methodological approaches utilized in studies exploring KT strategies, and (3) to report the extent that KT interventions are described. DATA SOURCES: Eight electronic databases (MEDLINE, CINAHL, ERIC, PASCAL, EMBASE, IPA, Scopus, and CENTRAL) were searched from January 1985 to May 2013 using language (English) restriction. STUDY SELECTION: Eligibility criteria specified articles evaluating interventions or strategies with a primary purpose of translating research or enhancing research uptake into clinical practice. DATA EXTRACTION: Two reviewers independently screened the titles and abstracts, reviewed full-text articles, performed data extraction, and performed quality assessment. The published descriptions of the KT interventions were compared with the Workgroup for Intervention Development and Evaluation Research's (WIDER) Recommendations to Improve the Reporting of the Content of Behaviour Change Interventions. DATA SYNTHESIS: Of a total of 2,793 articles located and titles and abstracts screened, 26 studies were included in the systematic review. Eighteen articles reported interventions that used a multicomponent KT strategy. Education-related components were the predominant KT intervention regardless of whether it was a single or multicomponent intervention. Few studies used reminders or audit and feedback intervention (n=3). Only one study's primary outcome measure was an economic evaluation. No clear delineation of the effect on KT strategies was seen. LIMITATIONS: Diverse studies were included; however, the heterogeneity of the studies was not conducive to pooling the data. CONCLUSIONS: The modest-to-low methodological quality assessed in the studies underscores the gaps in KT strategies used in rehabilitation and highlights the need for rigorously designed studies that are well reported.
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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 | 0,057 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».