Knowledge translation for realist reviews: a participatory approach for a review on scaling up complex interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge syntheses that use a realist methodology are gaining popularity. Yet, there are few reports in the literature that describe how results are summarised, shared and used. This paper aims to inform knowledge translation (KT) for realist reviews by describing the process of developing a KT strategy for a review on pathways for scaling up complex public health interventions. METHODS: The participatory approach used for the realist review was also used to develop the KT strategy. The approach included three main steps, namely (1) an international meeting focused on interpreting preliminary findings from the realist review and seeking input on KT activities; (2) a targeted literature review on KT for realist reviews; and (3) consultations with primary knowledge users of the review. RESULTS: The international meeting identified a general preference among knowledge users for findings from the review that are action oriented. A need was also identified for understanding how to tailor findings for specific knowledge user groups in relation to their needs. The literature review identified four papers that included brief descriptions of planned or actual KT activities for specific research studies; however, information was minimal on what KT activities or products work for whom, under what conditions and why. The consultations revealed that KT for realist reviews should consider the following: (1) activities closely aligned with the preferences of specific knowledge user groups; (2) key findings that are sensitive to factors within the knowledge user's context; and (3) actionable statements that can advance KT goals, activities or products. The KT strategy derived from the three activities includes a planning framework and tailored KT activities that address preferences of knowledge users for findings that are action oriented and context relevant. CONCLUSIONS: This paper provides an example of a KT strategy for realist reviews that blends theoretical and practical insights. Evaluation of the strategy's implementation will provide useful insights on its effectiveness and potential for broader application.
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 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 | 0,097 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 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 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».