How do we know when research from one setting can be useful in another? A review of external validity, applicability and transferability frameworks
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review published frameworks that included criteria for the assessment of external validity, applicability and transferability in their assessment of health research. METHODS: Five databases were searched for articles relating to the assessment of external validity or applicability and transferability in health research. A coding framework was developed inductively and used to assess which types of criteria were included in the frameworks. RESULTS: Thirty-eight articles describing 25 frameworks were identified. Eleven focused solely on the assessment of applicability and transferability; 14 presented more general decision-making or evidence appraisal frameworks. The criteria were synthesized into four main categories: setting, intervention, outcomes and evidence. None of the frameworks covered all the criteria identified. A major limitation was the lack of empirical data used to develop many frameworks and the apparent lack of assessment of their perceived utility. CONCLUSION: A validated framework of applicability and transferability would help those aiming to encourage research use, as well as those conducting research. Greater understanding of applicability and transferability could help to encourage the appropriate use of research and the development of research that is more useful.
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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 | 0,643 | 0,854 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,050 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,022 |
| Communication savante | 0,022 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».