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Enregistrement W2759397041 · doi:10.1186/s12913-017-2632-2

Knowledge translation tools for parents on child health topics: a scoping review

2017· review· en· W2759397041 sur OpenAlexaff
Lauren Albrecht, Shannon D. Scott, Lisa Hartling

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationMedicineNursing researchPublic healthHealth administrationChecklistHealth informaticsHealth services researchFamily medicineMEDLINEMedical educationNursingPsychologyKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An emerging field of knowledge translation (KT) research has begun to focus on health consumers, particularly in child health. KT tools provide health consumers with research knowledge to inform health decision-making and may foster 'effective consumers'. Thus, the purpose of this scoping review was to describe the state of the field of previously published effectiveness research on child health-related KT tools for parents/caregivers to understand the evidence-base, identify gaps, and guide future research efforts. METHODS: A health research librarian developed and implemented search strategies in 8 databases. One reviewer conducted screening using pre-determined criteria. A second reviewer verified 10% of screening decisions. Data extraction was performed by one reviewer. A descriptive analysis was conducted and included patient-important outcome classification, WIDER Recommendation checklist, and methodological quality assessment. RESULTS: Seven thousand nine hundred fifty two independent titles and abstracts were reviewed, 2267 full-text studies were retrieved and reviewed, and 18 articles were included in the final data set. A variety of KT tools, including single- (n = 10) and multi-component tools (n = 10), were evaluated spanning acute (n = 4), chronic (n = 5) and public/population health (n = 9) child health topics. Study designs included: cross-sectional (n = 4), before-after (n = 1), controlled before-after (n = 2), cohort (n = 1), and RCTs (n = 10). The KT tools were evaluated via single primary outcome category (n = 11) and multiple primary outcome categories (n = 7). Two studies demonstrated significant positive effects on primary outcome categories; the remaining studies demonstrated mixed effects (n = 9) and no effect (n = 3). Overall, methodological quality was poor; studies lacked a priori protocols (n = 18) and sample size calculations (n = 13). Overall, intervention reporting was also poor; KT tools lacked description of theoretical underpinnings (n = 14), end-user engagement (n = 13), and preliminary research (n = 9) to inform the current effectiveness evaluation. CONCLUSIONS: A number of child health-related knowledge translation tools have been developed for parents/caregivers. However, numerous outcomes were used to assess impact and there is limited evidence demonstrating their effectiveness. Moreover, the methodological rigor and reporting of effectiveness studies is limited. Careful tool development involving end-users and preliminary research, including usability testing and mixed methods, prior to large-scale studies may be important to advance the science of KT for health consumers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,110
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,348
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1100,348
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0470,038
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,949
Tête enseignante GPT0,820
Écart entre enseignants0,129 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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