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Enregistrement W2810597755 · doi:10.3138/cjpe.31160

Evaluating the Process and Outcomes of a Knowledge Translation Approach to Supporting Use of the Diabetes Population Risk Tool (DPoRT) in Public Health Practice

2018· article· en· W2810597755 sur OpenAlexaffvenue
Laura C. Rosella, Catherine Bornbaum, Kathy Kornas, Michael Lebenbaum, Leslea Peirson, Randy Fransoo, Carla Loeppky, Charles Gardner, David L. Mowat

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensCanadian Partnership Against CancerManitoba HealthUniversity of ManitobaWestern UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationPopulationPublic healthObservational studyKnowledge managementAction (physics)PsychologyProcess (computing)Focus groupBusinessMedicineEnvironmental healthNursingComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: To support the use of the Diabetes Population Risk Tool (DPoRT) in public health settings, a knowledge brokering (KB) team used and evaluated the Population Health Planning Knowledge-to-Action model. Participants (n = 24) were from four health-related organizations. Data sources included document reviews, surveys, focus groups, interviews, and observational notes. Site-specific data were analyzed and then triangulated across sites using an evaluation matrix. The KB team facilitated DPoRT use through planned and iterative strategies. Outcomes included changes in skill, knowledge, and organizational practices. The Population Health Planning Knowledge-to-Action model and team-based KB strategy supported DPoRT use in public health settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,840
Tête enseignante GPT0,709
Écart entre enseignants0,131 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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