Initiatives Targeting Health Care Professionals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pain is often undertreated in older adult populations due to factors, such as insufficient continuing education and health care resources. Initiatives to increase knowledge about pain assessment and management are crucial for the incorporation of research evidence into practice. Knowledge translation (KT) studies on pain management for older adults and relevant knowledge users have been conducted; however, the wide variety of KT program formats and outcomes underscores a need to evaluate and systematically report on the relevant literature. MATERIALS AND METHODS: Using a systematic review methodology, the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), MEDLINE, PsycInfo, and Web of Science databases were searched from inception to June 2023. Pain-related KT programs targeted towards older adults, their informal caregivers, and health care professionals were examined. Initiatives focusing on health care professionals are the focus of this review. Initiatives focusing on older adults are reported in a companion article. RESULTS: From an initial 21,669 search results, 172 studies met our inclusion criteria. These studies varied widely in focus and delivery format but the majority were associated with significant risk of bias. In this report, we are focusing on 124 studies targeting health care professionals; 48 studies involving initiatives targeting older adults are reported in a companion article. Moreover, most programs were classified as knowledge mobilization studies without an implementation component. Across all studies, knowledge user satisfaction with the initiative and the suitability of the material presented were most commonly assessed. Patient outcomes, however, were underemphasized in the literature. CONCLUSION: Patient and clinical outcomes must be a focus of future research to fully conceptualize the success of KT programs for older adult individuals. Without implementation plans, disseminated knowledge does not tend to translate effectively into 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 | 0,012 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».