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Enregistrement W2785186396 · doi:10.1186/s12961-020-00624-7

Assessing how information is packaged in rapid reviews for policy-makers and other stakeholders: a cross-sectional study

2020· article· en· W2785186396 sur OpenAlexafffund
Chantelle Garritty, Candyce Hamel, Mona Hersi, Claire Butler, Zarah Monfaredi, Adrienne Stevens, Barbara Nußbaumer-Streit, Wei Cheng, David Moher

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth administrationHealth policyHealth services researchKey (lock)Process (computing)Relative riskBridge (graph theory)Health carePublic relationsMedicineKnowledge managementBusinessPublic healthComputer sciencePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rapid reviews (RRs) are useful products to healthcare policy-makers and other stakeholders, who require timely evidence. Therefore, it is important to assess how well RRs convey useful information in a format that is easy to understand so that decision-makers can make best use of evidence to inform policy and practice. METHODS: We assessed a diverse sample of 103 RRs against the BRIDGE criteria, originally developed for communicating clearly to support healthcare policy-making. We modified the criteria to increase assessability and to align with RRs. We identified RRs from key database searches and through searching organisations known to produce RRs. We assessed each RR on 26 factors (e.g. organisation of information, lay language use). Results were descriptively analysed. Further, we explored differences between RRs published in journals and those published elsewhere. RESULTS: Certain criteria were well covered across the RRs (e.g. all aimed to synthesise research evidence and all provided references of included studies). Further, most RRs provided detail on the problem or issue (96%; n = 99) and described methods to conduct the RR (91%; n = 94), while several addressed political or health systems contexts (61%; n = 63). Many RRs targeted policy-makers and key stakeholders as the intended audience (66%; n = 68), yet only 32% (n = 33) involved their tacit knowledge, while fewer (27%; n = 28) directly involved them reviewing the content of the RR. Only six RRs involved patient partners in the process. Only 23% (n = 24) of RRs were prepared in a format considered to make information easy to absorb (i.e. graded entry) and 25% (n = 26) provided specific key messages. Readability assessment indicated that the text of key RR sections would be hard to understand for an average reader (i.e. would require post-secondary education) and would take 42 (± 36) minutes to read. CONCLUSIONS: Overall, conformity of the RRs with the modified BRIDGE criteria was modest. By assessing RRs against these criteria, we now understand possible ways in which they could be improved to better meet the information needs of healthcare decision-makers and their potential for innovation as an information-packaging mechanism. The utility and validity of these items should be further explored. PROTOCOL AVAILABILITY: The protocol, published on the Open Science Framework, is available at: osf.io/68tj7.

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)0,128
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,353
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1280,353
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,964
Tête enseignante GPT0,767
Écart entre enseignants0,197 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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