A strategic initiative to facilitate knowledge translation research in rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While there is a growing body of literature supporting clinical decision-making for rehabilitation professionals, suboptimal use of evidence-based practices in that field persists. A strategic initiative that ensures the relevance of the research and its implementation in the context of rehabilitation could 1) help improve the coordination of knowledge translation (KT) research and 2) enhance the delivery of evidence-based rehabilitation services offered to patients with physical disabilities. This paper describes the process and methods used to develop a KT strategic initiative aimed at building capacity and coordinating KT research in physical rehabilitation and its strategic plan; it also reports the initial applications of the strategic plan implementation. METHODS: We used a 3-phase process consisting of an online environmental scan to identify the extent of KT research activities in physical rehabilitation in Quebec, Canada. Data from the environmental scan was used to develop a strategic plan that structures KT research in physical rehabilitation. Seven external KT experts in health science reviewed the strategic plan for consistency and applicability. RESULTS: Sixty-four KT researchers were identified and classified according to the extent of their level of involvement in KT. Ninety-six research projects meeting eligibility criteria were funded by eight of the fourteen agencies and organizations searched. To address the identified gaps, a 5-year strategic plan was developed, containing a mission, a vision, four main goals, nine strategies and forty-two actions. CONCLUSION: Such initiatives can help guide researchers and relevant key stakeholders, to structure, organize and advance KT research in the field of rehabilitation. The strategies are being implemented progressively to meet the strategic initiative's mission and ultimately enhance users' rehabilitation services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,251 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».