Update of Strategies to Translate Evidence from Cochrane Musculoskeletal Group Systematic Reviews for Use by Various Audiences
Notice bibliographique
Résumé
For rheumatology research to have a real influence on health and well-being, evidence must be tailored to inform the decisions of various audiences. The Cochrane Musculoskeletal Group (CMSG), one of 53 groups of the not-for-profit international Cochrane Collaboration, prepares, maintains, and disseminates systematic reviews of treatments for musculoskeletal diseases. While systematic reviews provided by the CMSG fill a major gap in meeting the need for high-quality evidence syntheses, our work does not end at the completion of a review. The term "knowledge translation" (KT) refers to the activities involved in bringing research evidence to various audiences in a useful form so it can be used to support decision making and improve practices. Systematic reviews give careful consideration to research methods and analysis. Because the review is often long and detailed, the clinically relevant results may not be apparent or in the optimal form for use by patients and their healthcare practitioners. This paper describes 10 formats, many of them new, for ways that evidence from Cochrane Reviews can be translated with the intention of meeting the needs of various audiences, including patients and their families, practitioners, policy makers, the press, and members of the public (the "5 Ps"). Current and future knowledge tools include summary of findings tables, patient decision aids, plain language summaries, press releases, clinical scenarios in general medical journals, frequently asked questions (Cochrane Clinical Answers), podcasts, Twitter messages, Journal Club materials, and the use of storytelling and narratives to support continuing medical education. Future plans are outlined to explore ways of improving the influence and usefulness of systematic reviews by providing results in formats suitable to our varied audiences.
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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 | 0,347 | 0,694 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,058 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,023 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,014 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».