Health research, teaching and provision of care: applying a new approach based on complex systems and a knowledge translation complexity network model
Notice bibliographique
Résumé
© 2016 WIT Press. Despite increased emphasis on the translation of research-based knowledge into practice, studies in the U.S.A. and Australia have found that up to 50 per cent of health care delivered does not accord with evidence-based guidelines. Health research, teaching and practice have traditionally emphasised defined inputs to produce specific, linear outputs and changes in teaching and practice may suffer delays in implementation when required to overcome barriers around spheres of interest. We are exploring a new approach based on the principles of complex systems and networks. In this paper, we used a successful knowledge translation project and a case study of a natural disaster, to model the effective application of these principles to a new health knowledge translation model, the Knowledge Translation Complexity Network. Following the Indian Ocean Tsunami of 2004, there were major challenges in identifying many of the dead. Research identified that Dental Age could be used to estimate the chronological age of unidentified victims up to 20 years of age. However, at the time the existing data were insufficient for this purpose and one author (HL) undertook to lead a knowledge creation and synthesis project. The research was evaluated by peer review, published in a leading journal and was subsequently implemented into practice as an identification tool in both paper and electronic forms. Subsequently the data charts and instructions have been translated into 18 languages and are used internationally in university teaching courses as well as in disaster identifications, with feedback evaluation from users providing further refinement. In conclusion, the development of the dentitions showed the characteristics of a complex adaptive system; of emergence, self-organisation, dynamic interactions, robustness and co-evolution. Further, the Dental Atlas incorporated elements of the key sub-networks of the new Knowledge Translation Complexity Network of problem identification (PI), knowledge creation (KC), knowledge synthesis (KS), implementation (I) and evaluation (E). Investigating real-world examples in this way can both highlight key aspects for future planning and identify gaps for development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».