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Enregistrement W6958968968 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6053261

Fostering translational research in chronic disease management: a logic model proposal

2022· other· en· W6958968968 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Regulatory Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de SherbrookeMcGill UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogic modelTranslational researchRoad mapScientific discoveryPrimary careTranslation (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Translational research aims at reducing gaps between fundamental scientific discoveries and real-world applications. However, the trajectory of most scientific discoveries along the translation research continuum remains highly complex. Logic models are powerful tools that can help reduce this complexity. They are often used to lay out road maps and depict the relationship between activities and their intended effects. Few if any existing tools have been designed to guide the implementation and evaluation of collaborative models between community-based primary health care and biomedical research. To address this gap, we developed a logic model in two stages: 1) a literature review; and 2) the drafting and revision of the model by experts in the field. We describe its components, including objectives, inputs, activities, target groups, outputs, and results for a collaborative model involving fundamental biomedical research and primary health care practices. Our proposed logic model provides a road map that has the potential to reduce the complexity faced by translational research in chronic diseases by providing guidelines for decision-makers. Future work should attempt to validate the model before its broad-based implementation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6500,001

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle