Catching on to CATCH (Canadian Early Arthritis Cohort) Rheumatoid Arthritis Research: Translating 15 Years of Knowledge for Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Since its inception in 2007, the Canadian Early Arthritis Cohort (CATCH) has produced hundreds of research outputs on rheumatoid arthritis (RA) pathogenesis, prognosis, comparative effectiveness, safety, quality improvement, patient and physician outcome measures, and comorbidities. Dissemination of knowledge from observational cohort studies is a critical step in the knowledge to action cycle but is often overlooked outside of formal academic publications and presentations.[1] Methods We developed a multi-modal targeted knowledge translation (KT) plan for clinicians focused on key learnings over the past 15 years. We first synthesized over 15 years of CATCH data into 15 actionable insights, each accompanied by a concise summary. Short videos were created for each learning, featuring members of the Scientific Advisory Committee and facilitated by an individual living with RA. These videos focused on describing the learning and practical ways to implement the insights into clinical practice with an emphasis on improving patient care. Infographic was also developed to complement the video series. Both the videos and the infographic were uploaded to YouTube and the CATCH website ( www.earlyarthritis.ca ) and shared on social media platforms, like X and Instagram under the handle @earlyarthritis. We refined the communications strategy by adjusting interview questions and updating keywords to better suit a clinician audience. All website content and some social media and video content were made available in French. Results The top 15 learnings from CATCH are summarized in Figure 1. Over 20 videos were filmed about the “Top 15 CATCH Learnings” series and will be released shortly on the CATCH YouTube channel (@canadianearlyarthritiscoho928). All videos are available in English, while 5 are available in French to meet the educational needs of francophone clinicians. The effectiveness of the KT strategy will be assessed using engagement metrics (eg, YouTube video views) and content reception measured via a survey. To date, the YouTube channel hosts over 140 videos available for patients and clinicians in English and French, with nearly 115,000 total views. Conclusion Implementing KT strategies is essential for bridging the evidence-to-practice gap in RA care.[2,3] Our clinician-focused KT strategy supports professional development and informs clinical practice. Future efforts will concentrate on assessing the effectiveness and impact of this KT strategy on clinician behavior, clinical practice, and patient outcomes. [1.] Straus SE. Defining knowledge translation. CMAJ 2009;181(3-4): 165-8. [2.] Brophy J. The Journal of Rheumatology 2016;43(6):1121-9. [3.] Grimshaw JM. Implement Sci 2012;7:50.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,048 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».