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Enregistrement W2338981011 · doi:10.1111/jpc.13074

Knowledge translation studies in paediatric emergency medicine: A systematic review of the literature

2016· review· en· W2338981011 sur OpenAlexaff
Catherine Wilson, David W. Johnson, Ed Oakley

Notice bibliographique

RevueJournal of Paediatrics and Child Health · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionKnowledge translationEmergency departmentIntervention (counseling)Clinical study designMEDLINESystematic reviewCluster (spacecraft)Clinical trialFamily medicinePediatricsNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Systematic review of knowledge translation studies focused on paediatric emergency care to describe and assess the interventions used in emergency department settings. METHODS: Electronic databases were searched for knowledge translation studies conducted in the emergency department that included the care of children. Two researchers independently reviewed the studies. RESULTS: From 1305 publications identified, 15 studies of varied design were included. Four were cluster-controlled trials, two patient-level randomised controlled trials, two interrupted time series, one descriptive study and six before and after intervention studies. Knowledge translation interventions were predominantly aimed at the treating clinician, with some targeting the organisation. Studies assessed effectiveness of interventions over 6-12 months in before and after studies, and 3-28 months in cluster or patient level controlled trials. Changes in clinical practice were variable, with studies on single disease and single treatments in a single site showing greater improvement. CONCLUSIONS: Evidence for effective methods to translate knowledge into practice in paediatric emergency medicine is fairly limited. More optimal study designs with more explicit descriptions of interventions are needed to facilitate other groups to effectively apply these procedures in their own setting.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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