A mixed studies literature review of family physicians' participation in research.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».