Barriers and facilitators to uptake of systematic reviews by policy makers and health care managers: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We completed a scoping review on the barriers and facilitators to use of systematic reviews by health care managers and policy makers, including consideration of format and content, to develop recommendations for systematic review authors and to inform research efforts to develop and test formats for systematic reviews that may optimise their uptake. METHODS: We used the Arksey and O'Malley approach for our scoping review. Electronic databases (e.g., MEDLINE, EMBASE, PsycInfo) were searched from inception until September 2014. Any study that identified barriers or facilitators (including format and content features) to uptake of systematic reviews by health care managers and policy makers/analysts was eligible for inclusion. Two reviewers independently screened the literature results and abstracted data from the relevant studies. The identified barriers and facilitators were charted using a barriers and facilitators taxonomy for implementing clinical practice guidelines by clinicians. RESULTS: We identified useful information for authors of systematic reviews to inform their preparation of reviews including providing one-page summaries with key messages, tailored to the relevant audience. Moreover, partnerships between researchers and policy makers/managers to facilitate the conduct and use of systematic reviews should be considered to enhance relevance of reviews and thereby influence uptake. CONCLUSIONS: Systematic review authors can consider our results when publishing their systematic reviews. These strategies should be rigorously evaluated to determine impact on use of reviews in decision-making.
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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 | 0,649 | 0,837 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,018 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».