Expediting evidence synthesis for healthcare decision-making: exploring attitudes and perceptions towards rapid reviews using Q methodology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid reviews expedite the knowledge synthesis process with the goal of providing timely information to healthcare decision-makers who want to use evidence-informed policy and practice approaches. A range of opinions and viewpoints on rapid reviews is thought to exist; however, no research to date has formally captured these views. This paper aims to explore evidence producer and knowledge user attitudes and perceptions towards rapid reviews. METHODS: A Q methodology study was conducted to identify central viewpoints about rapid reviews based on a broad topic discourse. Participants rank-ordered 50 text statements and explained their Q-sort in free-text comments. Individual Q-sorts were analysed using Q-Assessor (statistical method: factor analysis with varimax rotation). Factors, or salient viewpoints on rapid reviews, were identified, interpreted and described. RESULTS: Analysis of the 11 individual Q sorts identified three prominent viewpoints: Factor A cautions against the use of study design labels to make judgements. Factor B maintains that rapid reviews should be the exception and not the rule. Factor C focuses on the practical needs of the end-user over the review process. CONCLUSION: Results show that there are opposing viewpoints on rapid reviews, yet some unity exists. The three factors described offer insight into how and why various stakeholders act as they do and what issues may need to be resolved before increase uptake of the evidence from rapid reviews can be realized in healthcare decision-making environments.
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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 | 0,510 | 0,676 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».