Building Bridges: Establishing a Multiple Sclerosis Rehabilitation Research and Clinical Knowledge Mobilization Strategy
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundEvidence to guide multiple sclerosis (MS) rehabilitation and symptomatic care has grown, yet suboptimal access to care persists and uptake of evidence-based information is limited in practice. The movement of evidence into routine clinical care is not a spontaneous or linear process. Effective knowledge mobilization strategies may enhance equitable access to evidenced-based comprehensive MS care.MethodsTo guide the development of a MS rehabilitation knowledge mobilization strategy with priorities and action items a Canadian summit was hosted to engage key stakeholders in identifying and discussing current MS rehabilitation and symptomatic care evidence and needs. This multifaceted summit included workshops, breakout groups, presentations, brainstorming, and consensus-building.ResultsForty-three key stakeholders participated. Varied disciplines, Canadian geographical regions, and content expertise were represented. This included early/mid/late-career researchers, healthcare providers, and people with MS. The summit process identified 18 key need statements. Participants individually rated the identified need statements on feasibility and importance, and the relationships in terms of timeliness and impact were discussed. The three top priorities were identified and focused on for action planning. Developing a best-practice guideline for MS rehabilitation was unanimously identified as the critical first step to improve access to care. Support for healthcare providers and establishing a network to support this knowledge mobilization work were the next two priorities. Priority topic areas for knowledge mobilization were fatigue, mobility, cognition, mood and emotion, and rehabilitation across the MS disease course.ConclusionKnowledge mobilization priorities and key topic areas for MS rehabilitation have been identified using a collaborative process. The lessons learned from this summit will inform advocacy efforts for improved access to evidence-based comprehensive care and opportunities to support moving a sustainable MS rehabilitation knowledge mobilization agenda forward. Creating a formalized Canadian MS Rehab Knowledge Mobilization Network was an outcome of the summit, and our network will collaboratively support advancing and re-evaluating this agenda.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».