Analysis of knowledge translation process: scenarios of application for LARIISA
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge Translation in health care has been adopted to describe the methods used for dissemination of scientific evidence to several other related social actors. The intention is for this evidence to become more accessible to its final users (patients, health professionals, organizations and health managers) to cooperate in making decision in health. In this manner, Knowledge Translation has as objective to reduce the temporal and conceptual gap that extends between knowledge production and practice for the final user. This is essential in order to obtain better results in health care, along with contributing to the reduction of costs in knowledge utilization, providing the correct knowledge, to the correct person, at the correct moment. This is an analytic study on the Knowledge Translation process in integrated health systems. The study was based on the Knowledge to Action model (KTA), developed by researchers at the University of Toronto and the Canadian Institute of Health Research – CIHR, which has served as reference for the Canadian health system. As conceptual proof of the analytic study performed, we used as application scenario, LARIISA (Laboratoire Application Réseaux Intelligence Intégration Santé), a platform for decision making in the governance of health systems. LARIISA uses, in its framework specification, the KTA model. It uses intelligent systems and context-awareness technology in its conception. Data collection method used was documental analysis from the ‘Knowledge Translation in Health Care’ book and the five application domains from the LARIISA platform: clinical-epidemiological, normative, knowledge management, administrative and shared management. This permitted the elaboration of conceptual maps that translate the local and global coverage of the LARIISA project, resulting in the construction of application scenarios. Thus, this study is characterized as the first analytic endeavor on knowledge management in the LARIISA platform, whose results propose alterations in the initial proposal of LARIISA framework.
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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 | 0,018 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».