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Enregistrement W2785917807 · doi:10.1186/s13012-017-0700-y

Moving knowledge into action for more effective practice, programmes and policy: protocol for a research programme on integrated knowledge translation

2018· article· en· W2785917807 sur OpenAlexafffund
Ian D. Graham, Anita Kothari, Chris McCutcheon

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensOttawa HospitalWestern UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésKnowledge translationHealth services researchMedicineHealth administrationHealth informaticsProtocol (science)Public healthHealth policyAction (physics)Translation (biology)Medical educationKnowledge managementNursingAlternative medicineComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health research is conducted with the expectation that it advances knowledge and eventually translates into improved health systems and population health. However, research findings are often caught in the know-do gap: they are not acted upon in a timely way or not applied at all. Integrated knowledge translation (IKT) is advanced as a way to increase the relevance, applicability and impact of research. With IKT, knowledge users work with researchers throughout the research process, starting with identification of the research question. Knowledge users represent those who would be able to use research results to inform their decisions (e.g. clinicians, managers, policy makers, patients/families and others). Stakeholders are increasingly interested in the idea that IKT generates greater and faster societal impact. Stakeholders are all those who are interested in the use of research results but may not necessarily use them for their own decision-making (e.g. governments, funders, researchers, health system managers and policy makers, patients and clinicians). Although IKT is broadly accepted, the actual research supporting it is limited and there is uncertainty about how best to conduct and support IKT. This paper presents a protocol for a programme of research testing the assumption that engaging the users of research in phases of its production leads to (a) greater appreciation of and capacity to use research; (b) the production of more relevant, useful and applicable research that results in greater impact; and (c) conditions under which it is more likely that research results will influence policy, managerial and clinical decision-making. METHODS: The research programme will adopt an interdisciplinary, international, cross-sector approach, using multiple and mixed methods to reflect the complex and social nature of research partnerships. We will use ongoing and future natural IKT experiments as multiple cases to study IKT in depth, and we will take advantage of the team's existing relationships with provincial, national and international organizations. Case studies will be retrospective and prospective, and the 7-year grant period will enable longitudinal studies. The initiation of partnerships, funding processes, the research lifecycle and then outcomes/impacts post project will be studied in real time. These living laboratories will also allow testing of strategies to improve the efficiency and effectiveness of the IKT approach. DISCUSSION: This is the first interdisciplinary, systematic and programmatic research study on IKT. The research will provide scientific evidence on how to reliably and validly measure collaborative research partnerships and their impacts. The proposed research will build the science base for IKT, assess its relationship with research use and identify best practices and appropriate conditions for conducting IKT to achieve the greatest impact. It will also train and mentor the next generation of IKT researchers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,246
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,278
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2460,278
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,008
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0170,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1230,047

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 Opus0,860
Tête enseignante GPT0,819
Écart entre enseignants0,041 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreProtocole

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

En bref

Citations368
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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