Knowledge Translation Plan to Diffuse, Disseminate and Apply Evidence on Children Exposed to Intimate Partner Violence
Notice bibliographique
Résumé
Background: A consistent body of evidence shows that childhood exposure to intimate partner violence (IPV) represents a major risk factor for the development of a wide range of short- and long-term adjustment problems that span virtually all spheres of functioning. Although knowledge translation (KT) has the potential to improve the value of research evidence by making it available to professionals who can use them to promote the health of children exposed to IPV such as nurses, KT of research findings concerning this population has received very little attention in the literature.Aim: The purpose of the present paper is to propose a comprehensive end-of-grant KT plan to diffuse and disseminate clinically relevant research evidence on children who have been exposed to IPV to selected knowledge users. In the KT plan, we emphasize the key role that nurse practitioners play as relevant knowledge users and in the implementation of some of the proposed KT strategies.Methods: A systematic literature review was performed to identify research on children and adolescents exposed to IPV upon which we built an evidence-based KT plan targeting a variety of relevant audiences. In designing the KT plan, we adopted the definition of end-of-grant KT developed by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR), which includes a wide range of activities targeting different audiences and involving a variety of health professionals, including nurses.Conclusions: Given the high prevalence of childhood exposure to IPV worldwide and the associated adjustment problems children experience, the development of KT strategies to transfer clinically relevant information on this population to relevant knowledge users should be deemed a priority in the professional practice of nurses worldwide.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».