Preferences of Knowledge Users for Two Formats of Summarizing Results from Systematic Reviews: Infographics and Critical Appraisals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine and compare preferences of knowledge users for two different formats of summarizing results from systematic reviews: infographics and critical appraisals. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Annual members' meeting of a Network of Centres of Excellence in Knowledge Mobilization called TREKK (Translating Emergency Knowledge for Kids). TREKK is a national network of researchers, clinicians, health consumers, and relevant organizations with the goal of mobilizing knowledge to improve emergency care for children. PARTICIPANTS: Members of the TREKK Network attending the annual meeting in October 2013. OUTCOME MEASURES: Overall preference for infographic vs. critical appraisal format. Members' rating of each format on a 10-point Likert scale for clarity, comprehensibility, and aesthetic appeal. Members' impressions of the appropriateness of the two formats for their professional role and for other audiences. RESULTS: Among 64 attendees, 58 members provided feedback (91%). Overall, their preferred format was divided with 24/47 (51%) preferring the infographic to the critical appraisal. Preference varied by professional role, with 15/22 (68%) of physicians preferring the critical appraisal and 8/12 (67%) of nurses preferring the infographic. The critical appraisal was rated higher for clarity (mean 7.8 vs. 7.0; p = 0.03), while the infographic was rated higher for aesthetic appeal (mean 7.2 vs. 5.0; p<0.001). There was no difference between formats for comprehensibility (mean 7.6 critical appraisal vs. 7.1 infographic; p = 0.09). Respondents indicated the infographic would be most useful for patients and their caregivers, while the critical appraisal would be most useful for their professional roles. CONCLUSIONS: Infographics are considered more aesthetically appealing for summarizing evidence; however, critical appraisal formats are considered clearer and more comprehensible. Our findings show differences in terms of audience-specific preferences for presentation of research results. This study supports other research indicating that tools for knowledge dissemination and translation need to be targeted to specific end users' preferences and needs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».