Use of a knowledge exchange event strategy to identify key priorities for implementing deprescribing in primary healthcare in Nova Scotia, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Deprescribing, the process of dose reduction or stopping of medication(s) that may no longer be required, may improve medication use and patient outcomes. A collaborative interprofessional deprescribing research team was formed in 2017 in Nova Scotia (NS), Canada with the goal of investigating potential deprescribing initiatives which could be translated to primary healthcare in NS. The knowledge-to-action framework, which includes knowledge exchange, was used to guide the work of this team. Preliminary work involved knowledge inquiry and synthesis through a scoping review of deprescribing strategies in primary healthcare, a qualitative study to understand influences on deprescribing by local practitioners, and an analysis that combined the two. Aims and objectives: To describe and reflect on how an interactive knowledge exchange event strategy was used to (1) share the results, including knowledge tools, of previously conducted deprescribing research with stakeholders; (2) identify priorities for the development and implementation of collaborative deprescribing strategies in primary healthcare in NS. Key conclusions: The knowledge exchange event strategy utilised in this project achieved the planned objectives of sharing research results, raising awareness about deprescribing, and providing direction for future initiatives. The successful implementation of the knowledge exchange event hinged on many factors such as hiring a research coordinator; limiting the in-person event to one half-day; and using a variety of strategies for participant engagement both before and after the event. Other research teams could adopt a similar knowledge exchange event process as an approach for sharing research results and identifying future research and translation priorities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle