From study to scalpel: knowledge translation for research in orthopaedic surgery
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based medicine (EBM) requires current best evidence to support treatment decisions for individuals.1 Despite substantial growth in EBM, medical practice continues to lag behind best evidence, and orthopaedics is no exception. In one study, American patients were only receiving about 57% of recommended care for orthopaedic conditions, indicating a research-to-practice gap.2 Orthopaedic research investigating surgical interventions is time consuming, costly and complex. Additionally, findings must reach a wide population of surgeons and patients to have impact. Researchers commonly rely on two main channels of dissemination: journal publication and conference presentations,3 often only reaching like-minded researchers and clinicians. Knowledge translation (KT) supports EBM and is the synthesis, dissemination, exchange and ethically sound application of knowledge to improve health care.4 Strong KT plans can help secure research funding, scale up interventions, strengthen the quality of research and widen the impact of important studies. A concerted effort to improve KT within orthopaedics has the potential for rapid improvement in the field, by narrowing the knowledge to action gap, influencing decision-makers, and ultimately improving patient outcomes. This editorial will walk readers through five key steps to develop feasible and effective KT plans to disseminate evidence-based best practices in orthopaedic surgery (figure 1). The steps are structured according to John Lavis’ five questions and organisation framework for effective translation of research knowledge5 (box 1). Figure 1 Five steps to creating an effective knowledge translation plan for research in orthopaedic surgery. Box 1 ### Five guiding questions for knowledge translation plans5
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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 | 0,152 | 0,404 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,029 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,033 |
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 ».