Exploring the evidence base for Communities of Practice in health research and translation: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The translation of research into healthcare practice relies on effective communication between disciplines, however strategies to address the gap between information sharing and knowledge transfer are still under exploration. Communities of Practice (CoP) are informal networks of stakeholders with shared knowledge or endeavour and present an opportunity to address this gap beyond disciplinary boundaries. However, the evidence-base supporting their development, implementation and efficacy in health is not well described. This review explores the evidence underpinning the use of CoP in health research and translation. METHODS: A scoping review was undertaken using Arksey and O'Malley's methodological framework. A comprehensive search of health databases and grey literature was performed using keywords and controlled vocabulary. Studies were not restricted by date or research method. RESULTS: A total of 1355 potentially relevant articles were identified through the global search strategy. Following screening, six articles were retained for analysis. Included studies were published between 2002 and 2013 in the United Kingdom (n = 3), Canada (n = 2) and Italy (n = 1). Three papers reported primary research; one used a quantitative methodology, one a qualitative, and one a descriptive evaluation approach. The three remaining papers explored seminal and evolving theories of CoP in the context of knowledge transfer and translation to the health sector. CONCLUSIONS: A paucity of evidence exists regarding the development and efficacy of CoP in health research and translation. Further empirical research is required to determine if communities of practice can enhance the translation of research into clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,290 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».