The Power of Rapid Reviews for Bridging the Knowledge-to-Action Gap in Evidence-Based Virtual Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Despite the surge in popularity of virtual health care services as a means of delivering health care through technology, the integration of research evidence into practice remains a challenge. Rapid reviews, a type of time-efficient evidence synthesis, offer a potential solution to bridge the gap between knowledge and action. This paper aims to highlight the experiences of the Fraser Health Authority's Virtual Health team in conducting rapid reviews. This paper discusses the experiences of the Virtual Health team in conducting 15 rapid reviews over the course of 1.5 years and the benefit of involving diverse stakeholders including researchers, project and clinical leads, and students for the creation of user-friendly knowledge products to summarize results. The Virtual Health team found rapid reviews to be a valuable tool for evidence-informed decision-making in virtual health care. Involving stakeholders and focusing on implementation considerations are crucial for maximizing the impact of rapid reviews. Health care decision makers are encouraged to consider implementing rapid review processes to improve the translation of research evidence into practice, ultimately enhancing patient outcomes and promoting a culture of evidence-informed 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 | 0,630 | 0,807 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,040 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».