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Enregistrement W2412061043

A mixed studies literature review of family physicians' participation in research.

2015· article· en· W2412061043 sur OpenAlexaff
Deniz Say Şahin, Mark J. Yaffe⃰, Tamara Sussman, Jane McCusker

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOOperationalizationProtocol (science)ScopusMEDLINEFamily medicineMedicinePsychologyAlternative medicineNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Family physicians' recruitment and adherence in research are challenging. This mixed studies literature review sought to identify the extent of family physicians' participation in primary health care research, as well as facilitators and inhibitors of their recruitment and subsequent protocol adherence in research projects. METHODS: We searched Medline, Embase, PsycINFO, SCOPUS, Google Scholar, and BioMed Central Medical Research Methodology by using an explicit strategy. Sixty-two articles met predetermined selection criteria. Using a mixed method approach, we performed a content analysis of the results published in these articles to synthesize factors affecting family physicians' participation in research. RESULTS: Recruitment rates varied between 2% and 81%. The most frequent types of participation requested were completion of questionnaires (48%) and recruitment of patients (37%). We found that family physicians' personal/professional factors mainly affected recruitment, practice/patient-related issues mainly affected adherence, and study protocol characteristics facilitated both recruitment and adherence of family physicians in research. CONCLUSIONS: This review provides a synthesis of knowledge about factors mediating family physicians' roles in research. Our findings offer material for researchers to create checklists to help create and operationalize protocols that respect local clinical and research realities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,704
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,135 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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