Development of two shortened systematic review formats for clinicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systematic reviews provide evidence for clinical questions, however the literature suggests they are not used regularly by physicians for decision-making. A shortened systematic review format is proposed as one possible solution to address barriers, such as lack of time, experienced by busy clinicians. The purpose of this paper is to describe the development process of two shortened formats for a systematic review intended for use by primary care physicians as an information tool for clinical decision-making. METHODS: We developed prototypes for two formats (case-based and evidence-expertise) that represent a summary of a full-length systematic review before seeking input from end-users. The process was composed of the following four phases: 1) selection of a systematic review and creation of initial prototypes that represent a shortened version of the systematic review; 2) a mapping exercise to identify obstacles described by clinicians in using clinical evidence in decision-making; 3) a heuristic evaluation (a usability inspection method); and 4) a review of the clinical content in the prototypes. RESULTS: After the initial prototypes were created (Phase 1), the mapping exercise (Phase 2) identified components that prompted modifications. Similarly, the heuristic evaluation and the clinical content review (Phase 3 and Phase 4) uncovered necessary changes. Revisions were made to the prototypes based on the results. CONCLUSIONS: Documentation of the processes for developing products or tools provides essential information about how they are tailored for the intended user. One step has been described that we hope will increase usability and uptake of these documents to end-users.
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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 | 0,390 | 0,683 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».