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Enregistrement W4360613159 · doi:10.1136/bmjopen-2022-068946

Can we streamline the concepts of knowledge translation, dissemination and implementation for lay stakeholders? A perspective

2023· review· en· W4360613159 sur OpenAlexafffund
Lubna Daraz, Khondoker Golam Morshed

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésKnowledge translationContext (archaeology)Perspective (graphical)MedicineKnowledge managementBridge (graph theory)Health careQuality (philosophy)Engineering ethicsComputer scienceManagement scienceEpistemologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To initiate a critical dialogue within the evidence-based practice (EBP) communities regarding the necessity of clear and accessible concepts that bridge the gap between research and practical use for non-expert stakeholders. KEY ARGUMENTS: There has been consistent evidence of failure to translate high-quality biomedical and health research findings into clinical practice and policy implementation. Research findings are not making their way into practice in a timely fashion and are believed to take two decades before an intervention can make its way to patients' bedsides. Numerous concepts, models and theories have been developed to address this research application gap to guide experts in effectively applying research outcomes to practice. Unfortunately, there are no simplified descriptions of these concepts for use by lay stakeholders, such as patient representatives who may contribute meaningfully to clinical and other health research. To address this gap, as a first step towards developing and validating user-friendly concepts, we propose definitions for three commonly used concepts: knowledge translation, dissemination and implementation in a lay language. We also offer a simplified framework that connects these concepts. The suggested definitions and framework need refinement and confirmation from a broad range of non-expert stakeholders. CONCLUSION: Insufficient simplified definitions to explain research in practical terms have led to confusion among stakeholders with limited expertise in EBP. In this context, scientific knowledge that is easy to comprehend and use is vital for non-experts to engage meaningfully and speed up the application of clinical research outcomes in patient care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,415
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,336
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4150,336
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0140,173
Communication savante0,0450,075
Science ouverte0,0100,033
Intégrité de la recherche0,0460,049
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,914
Tête enseignante GPT0,796
Écart entre enseignants0,117 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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