Narrative review of frameworks for translating research evidence into policy and practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A significant challenge in research translation is that interested parties interpret and apply the associated terms and conceptual frameworks in different ways. The purpose of this review was to: a) examine different research translation frameworks; b) examine the similarities and differences between the frameworks; and c) identify key strengths and weaknesses of the models when they are applied in practice. METHODS: The review involved a keyword search of PubMed. The search string was (translational research OR knowledge translation OR evidence to practice) AND (framework OR model OR theory) AND (public health OR health promotion OR medicine). Included studies were published in English between January 1990 and December 2014, and described frameworks, models or theories associated with research translation. RESULTS: The final review included 98 papers, and 41 different frameworks and models were identified. The most frequently applied knowledge translation framework in the literature was RE-AIM, followed by the knowledge translation continuum or 'T' models, the Knowledge to Action framework, the PARiHS framework, evidence based public health models, and the stages of research and evaluation model. CONCLUSION: The models identified in this review stem from different fields, including implementation science, basic and medical sciences, health services research and public health, and propose different but related pathways to closing the research-practice gap.
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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 | 0,066 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».