Translating research evidence into dental practice
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based dentistry relies on effectively translating research findings into dental practice to improve patient outcomes and population health. Translational research aims to bridge the gap between bench and bedside. During the past years, efforts have been made to facilitate the transfer of scientific findings into dental practice, to scale the provision of the best available evidence, and to incorporate it as part of the standard care. However, empirical evidence has shown considerable delays and unpredictability during this process. The main obstacles include variable and complex health conditions, diversity of practice settings, inefficient multidisciplinary collaboration, as well as avoidable research waste. This narrative review intends to introduce key concepts and principles for disseminating and implementing research findings, and discuss the challenges translational dentistry faces. Based on existing implementation strategies, we present knowledge and advances based on evidence-based medicine, including clinical practice guidelines, evidence ecosystem, implementation science, multidisciplinary collaboration, regulations, and standards, which hold promise for accelerating the translation and application of dental research evidence. • Translational research bridges the gap between bench and bedside to improve global healthcare. • Obstacles in dental translation include the lack of knowledge on translation principles and poor research quality • Approaches from an evidence-based perspective are recommended for improving dental research translation.
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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 | 0,217 | 0,399 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».