Knowledge translation and health technology reassessment: identifying synergy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health Technology Reassessment (HTR) is an emerging field that shifts the focus from traditional methods of technology adoption to managing technology throughout its lifecycle. HTR is a mechanism to improve patient care and system efficiency through a reallocation of resources away from low-value care towards interventions and technologies that are high value. To achieve this, the outputs of HTR and its recommendations must be translated into practice. The evolving field of knowledge translation (KT) can provide guidance to improve the uptake of evidence-informed policies and recommendations resulting from the process of HTR. This paper argues how the theories, models and frameworks from KT could advance the HTR process. DISCUSSION: First, common KT theories, models and frameworks are presented. Second, facilitators and barriers to KT within the context of HTR are summarized from the literature. Facilitators and barriers to KT include ensuring a solid research evidence-base for the technology under reassessment, assessing the climate and context, understanding the social an political context, initiating linkage and exchange, having a structured HTR Process, adequate resources, and understanding the roles of researchers, knowledge users, and stakeholders can enhance knowledge translation of HTR outputs. Third, three case examples at the individual (micro), organizational (meso), and policy (macro) levels are used to illustrate to describe how a KT theory, model or framework could be applied to a HTR project. These case studies show how selecting and applying KT theories, models and frameworks can facilitate the implementation of HTR recommendations. CONCLUSION: HTR and KT are synergistic processes that can be used to optimize technology use throughout its lifecycle. We argue that the application of KT theories, models and frameworks, and the assessment of barriers and facilitators to KT can facilitate translation of HTR recommendations into practice.
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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 | 0,022 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».