Can we streamline the concepts of knowledge translation, dissemination and implementation for lay stakeholders? A perspective
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,415 | 0,336 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,173 |
| Communication savante | 0,045 | 0,075 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,049 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».