Integrated knowledge translation (IKT) in health care: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrated knowledge translation (IKT) refers to collaboration between researchers and decision-makers. While advocated as an approach for enhancing the relevance and use of research, IKT is challenging and inconsistently applied. This study sought to inform future IKT practice and research by synthesizing studies that empirically evaluated IKT and identifying knowledge gaps. METHODS: We performed a scoping review. We searched MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library from 2005 to 2014 for English language studies that evaluated IKT interventions involving researchers and organizational or policy-level decision-makers. Data were extracted on study characteristics, IKT intervention (theory, content, mode, duration, frequency, personnel, participants, timing from initiation, initiator, source of funding, decision-maker involvement), and enablers, barriers, and outcomes reported by studies. We performed content analysis and reported summary statistics. RESULTS: Thirteen studies were eligible after screening 14,754 titles and reviewing 106 full-text studies. Details about IKT activities were poorly reported, and none were formally based on theory. Studies varied in the number and type of interactions between researchers and decision-makers; meetings were the most common format. All studies reported barriers and facilitators. Studies reported a range of positive and sub-optimal outcomes. Outcomes did not appear to be associated with initiator of the partnership, dedicated funding, partnership maturity, nature of decision-maker involvement, presence or absence of enablers or barriers, or the number of different IKT activities. CONCLUSIONS: The IKT strategies that achieve beneficial outcomes remain unknown. We generated a summary of IKT approaches, enablers, barriers, conditions, and outcomes that can serve as the basis for a future review or for planning ongoing primary research. Future research can contribute to three identified knowledge gaps by examining (1) how different IKT strategies influence outcomes, (2) the relationship between the logic or theory underlying IKT interventions and beneficial outcomes, and (3) when and how decision-makers should be involved in the research process. Future IKT initiatives should more systematically plan and document their design and implementation, and evaluations should report the findings with sufficient detail to reveal how IKT was associated with outcomes.
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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 | 0,129 | 0,338 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,059 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».