Methods, strategies and technologies used to conduct a scoping literature review of collaboration between primary care and public health
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper describes the methods, strategies and technologies used to conduct a scoping literature review examining primary care (PC) and public health (PH) collaboration. It presents challenges encountered as well as recommendations and 'lessons learned' from conducting the review with a large geographically distributed team comprised of researchers and decision-makers using an integrated knowledge translation approach. BACKGROUND: Scoping studies comprehensively map literature in a specific area guided by general research questions. This methodology is especially useful in researching complex topics. Thus, their popularity is growing. Stakeholder consultations are an important strategy to enhance study results. Therefore, information about how best to involve stakeholders throughout the process is necessary to improve quality and uptake of reviews. METHODS: This review followed Arksey and O'Malley's five stages: identifying research questions; identifying relevant studies; study selection; charting the data; and collating, summarizing and reporting results. Technological tools and strategies included: citation management software (Reference Manager®), qualitative data analysis software (NVivo 8), web conferencing (Elluminate Live!) and a PH portal (eHealthOntario), teleconferences, email and face-to-face meetings. FINDINGS: Of 6125 papers identified, 114 were retained as relevant. Most papers originated in the United Kingdom (38%), the United States (34%) and Canada (19%). Of 80 papers that reported on specific collaborations, most were descriptive reports (51.3%). Research studies represented 34 papers: 31% were program evaluations, 9% were literature reviews and 9% were discussion papers. Key strategies to ensure rigor in conducting a scoping literature review while engaging a large geographically dispersed team are presented for each stage. The use of enabling technologies was essential to managing the process. Leadership in championing the use of technologies and a clear governance structure were necessary for their successful uptake.
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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 | 0,232 | 0,303 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,086 | 0,057 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,017 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,007 |
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 ».