A scoping approach to systematically review published reviews: Adaptations and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge translation is a central focus of the health research community, which includes strategies to synthesize published research to support uptake within health care practice and policy arenas. Within the literature concerning review methodologies, a new discussion has emerged concerning methods that review and synthesize published review articles. In this paper, our multidisciplinary team from family medicine, nursing, dental hygiene, kinesiology, occupational therapy, physiology, population health, clinical psychology, and library sciences contributes to this discussion by sharing our experiences in conducting 3 scoping reviews of published review studies. A brief discussion of Cochrane Collaboration overview reviews and Joanna Briggs Institute umbrella reviews foreshadows a discussion of insights from our experiences of conducting the 3 scoping reviews of published reviews. We address 6 adaptations along with our recommendations for each, which may guide other researchers with designing scoping review approaches to synthesize published reviews. The ability of researchers to publish research findings is growing, and our ability to effectively transfer findings into useful evidence for health care practice and policy is imperative to our work.
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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 | 0,720 | 0,837 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,071 | 0,075 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,022 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».