Knowledge brokering for healthy aging: a scoping review of potential approaches
Notice bibliographique
Résumé
Background: Developing a healthcare delivery system that is more responsive to the future challenges of an aging population is a priority in Canada. The World Health Organization acknowledges the need for knowledge translation frameworks in aging and health. Knowledge brokering (KB) is a specific knowledge translation approach that includes making connections between people to facilitate the use of evidence. Knowledge gaps exist about KB roles, approaches, and guiding frameworks. The objective of the scoping review is to identify and describe KB approaches and the underlying conceptual frameworks (models, theories) used to guide the approaches that could support healthy aging. Methods Literature searches were done in PubMed, EMBASE, PsycINFO, EBM reviews (Cochrane Database of systematic reviews), CINAHL, and SCOPUS, as well as Google and Google Scholar using terms related to knowledge brokering. Titles, abstracts, and full reports were reviewed independently by two reviewers who came to consensus on all screening criteria. Documents were included if they described a KB approach and details about the underlying conceptual basis. Data about KB approach, target stakeholders, KB outcomes, and context were extracted independently by two reviewers. Results Searches identified 248 unique references. Screening for inclusion revealed 19 documents that described 15 accounts of knowledge brokering and details about conceptual guidance and could be applied in healthy aging contexts. Eight KB elements were detected in the approaches though not all approaches incorporated all elements. The underlying conceptual guidance for KB approaches varied. Specific KB frameworks were referenced or developed for nine KB approaches while the remaining six cited more general KT frameworks (or multiple frameworks) as guidance. Conclusions The KB approaches that we found varied greatly depending on the context and stakeholders involved. Three of the approaches were explicitly employed in the context of health aging. Common elements of KB approaches that could be conducted in healthy aging contexts focussed on acquiring, adapting, and disseminating knowledge and networking (linkage). The descriptions of the guiding conceptual frameworks (theories, models) focussed on linkage and exchange but varied across approaches. Future research should gather KB practitioner and stakeholder perspectives on effective practices to develop KB approaches for healthy aging.
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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 | 0,079 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».