Multi-stakeholder aged care research networks: a scoping review - Poster
Notice bibliographique
Résumé
Background: Australia is undergoing major aged care reform to improve the quality and safety of aged care. A key enabler of quality improvement is strengthening evidence-based practice through creating a research translation ecosystem. Collaborative multi-stakeholder research networks offer a potential solution by bringing together all stakeholders to identify evidence to practice gaps, codesign research and translate knowledge into practice. This scoping review aimed to identify the key factors required to create sustainable and impactful multi-stakeholder aged care research networks.Methods: A literature search was completed in MEDLINE, EBSCO CINAHL+, Scopus, Emcare and Ageline to identify existing multi-stakeholder aged care research networks. A grey literature search was conducted using Google, Google Scholar, AAG, APO and a manual search of targeted websites.Results: The scoping review identified 29 papers/web-based resources for inclusion, reporting on six multi-stakeholder research networks from the UK, Canada, Australia, the Netherlands and the US. Networks were hard to find due to a lack of consistent terminology and significant overlap with other concepts such as teaching nursing homes. Enabling factors of successful networks included flexibility in structure, good governance, leveraging pre-existing research relationships, consistent and open communication, capacity building for all stakeholders, time and resources for dissemination and focus on building long term partnerships independent of research projects.Conclusions/Implications: Collaborative multi-stakeholder research networks offer promise for improving research translation in aged care. For the field to advance, it requires internationally agreed terminology for network models, clear reporting and evaluation guidelines and dedicated infrastructure funding for research networks.
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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 | 0,126 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».