Identifying Social Care Research Literature: Case Studies From Guideline Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – Systematic searching is central to guideline development, yet guidelines in social care present a challenge to systematic searching because they exist within a highly complex policy and service environment. The objective of this study was to highlight challenges and inform practice on identifying social care research literature, drawing on experiences from guideline development in social care. Methods – The researchers reflected on the approaches to searching for research evidence to inform three guidelines. They evaluated the utility of major topic-focused bibliographic database sources through a) determining the yield of citations from the search strategies for two guidelines and b) identifying which databases contain the citations for three guidelines. The researchers also considered the proportion of different study types and their presence in certain databases. Results – There were variations in the ability of the search terms to capture the studies from individual databases, even with low-precision searches. These were mitigated by searching a combination of databases and other resources that were specific to individual topics. A combination of eight databases was important for finding literature for the included topics. Multiple database searching also mitigates the currency of content, topic and study design focus, and consistency of indexing within individual databases. Conclusion – Systematic searching for research evidence in social care requires considerable thought and development so that the search is fit for the particular purpose of supporting guidelines. This study highlights key challenges and reveals trends when utilising some commonly used databases.
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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 | 0,003 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,182 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».