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Enregistrement W2286847177 · doi:10.1155/2013/121654

Knowledge Brokering: An Innovative Model for Supporting Evidence‐Informed Practice in Respiratory Care

2013· article· en· W2286847177 sur OpenAlexaff
Alison M. Hoens, W. Darlene Reid, Pat G. Camp

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRespiratory careProcess (computing)Health careWork (physics)Knowledge managementClinical PracticeDisseminationIncentiveNursingKnowledge translationMedical educationIntensive care medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The process of adopting research findings in the clinical setting is challenging, regardless of the area of practice. One strategy to facilitate this process is the use of knowledge brokering. Knowledge brokers (KBs) are individuals who work to bridge the gap between researchers and knowledge users. In the health care setting, KBs work closely with clinicians to facilitate enhanced uptake of research findings into clinical practice. They also work with researchers to ensure research findings are translatable and meaningful to clinical practice. The present article discusses a KB's role in a respiratory care setting. Working closely with both researchers and clinicians, the KB has led teams in the process of conceptualizing, developing, testing, disseminating and evaluating several projects related to respiratory care, including projects related to mobility in critical care settings and acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease; inspiratory muscle training; and the use of incentive spirometry in postsurgical populations. The KB role has provided an important communication link between researcher and knowledge user that has facilitated evidence-informed practice to improve patient care.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,341
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,212 · 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
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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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