Synthesising evidence on patient portals: a protocol for an umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Over the last two decades, patient portals have emerged as a noticeable eHealth strategy. To date, research on patient portals has been rapidly increasing. Our umbrella review aims to provide a meta-level synthesis to make sense of the evidence on patient portals from published systematic reviews (SRs). METHODS: We will employ a modified version of the Joanna Briggs Institute umbrella review method. The search strategy encompasses multiple databases. The inclusion criterion is specific to SRs focused on patient portal. Patients or public were not involved in this work. ANALYSIS: Two researchers will independently screen titles/abstracts and then full-text articles against the inclusion/exclusion criteria. Methodological quality of included reviews will be assessed and data will be extracted from the final selection of reviews. These reviews will be categorised into quantitative, qualitative and/or mixed-synthesis groups based on information about the design of primary studies provided in the reviews. Correspondingly, we will create quantitative, qualitative and/or mixed-synthesis Excel data-extraction tables. Within each table, data will be extracted with the reference to primary studies as reported in the reviews, and will be synthesised into themes and then a smaller number of findings/outcomes. Modified Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) and Confidence in the Evidence from Reviews of Qualitative research (CERQual) tools will be applied to assess the strength of evidence at the level of each finding/outcome. The output of our umbrella review will consist of summary of findings tables and evidence profile tables. A narrative meta-level synthesis will be provided. We will use the clinical adoption meta-model as an organising framework. ETHICS AND DISSEMINATION: As an outcome of this review, we will create a guidance and roadmap to be used in a future Delphi study to gather feedback from Canadian eHealth stakeholders. We will also present at conferences and publish the final report. The umbrella review does not require ethical approval. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018096657.
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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 | 0,186 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,036 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».