Where is students’ research in evidence-informed decision-making in health? Assessing productivity and use of postgraduate students’ research in low- and middle-income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investing in research that is not accessible or used is a waste of resources and an injustice to human subject participants. Post-graduate students' research in institutions of higher learning involves considerable time, effort and money, warranting evaluation of the return on investment. Although individual studies addressing research productivity of post-graduate students are available, a synthesis of these results in low-income settings has not been undertaken. Our first aim is to identify the types of approaches that increase productivity and those that increase the application of medical post-graduate students' research and to assess their effectiveness. Our second aim is to assess the determinants of post-graduate students' research productivity. METHODS: We propose a two-stage systematic review. We will electronically search for published and grey literature in PubMed/MEDLINE and the ERIC databases, as well as contact authors, research administration units of universities, and other key informants as appropriate. In stage one, we will map the nature of the evidence available using a knowledge translation framework adapted from existing literature. We will perform duplicate screening and selection of articles, data abstraction, and risk of bias assessments for included primary studies as described in the Cochrane handbook for systematic reviews. Our primary outcome is publication output as a measure of research productivity, whilst we defined research use as citations in peer-reviewed journals or policy-related documents as our secondary outcome. In stage two, we will perform a structured narrative synthesis of the findings and advance to quantitative meta-analysis if the number of studies are adequate and their heterogeneity is low. Adapting the Grading, Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach, we will assess the overall quality of evidence for effects, and report our results in line with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement. DISCUSSION: We will share our findings with universities, other training institutions, civil society, funders as well as government departments in charge of education and health particularly in low- and middle-income countries.
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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 | 0,788 | 0,385 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».