Bench, Bedside, Curbside, and Home: Translational Research to Include Transformative Change Using Educational Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Translational research originated in the medical field during the 1990s to describe taking discovery based research through the steps of applying it to clinical research and patient-oriented care. This model is implicitly linear, depicting the flow of information from researchers’ bench, to a clinical trial bedside, to a primary care physician’s practice. The prevailing model of translational research, referred to as “Bench to Bedside to Curbside,” is limited in that it does not adequately incorporate stakeholders outside of the professional or research community because Curbside refers to physician care delivered to patients. This omits the transformative impact that research can have on the general populace if implemented through educational research, disseminating knowledge to people who can use it. In this article we argue that a fourth category needs to be incorporated into the previous T1-T3 Bench to Bedside to Curbside model, and this fourth category represents T4, “Home.” We seek to further define and describe, while providing a new model for translational research that is more circular in nature and inclusive of the general populace. We also suggest that the incorporation of educational researchers and practitioners would expand the current collaborative nature of translational research and is a way to expand the translational model. This promises more adequate, effective, and sustainable impacts on a target population.
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.
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 | 0,092 | 0,305 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle