Knowledge Brokering: An Innovative Model for Supporting Evidence‐Informed Practice in Respiratory Care
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,088 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,019 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».