Scoping review on interventions to improve adherence to reporting guidelines in health research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The goal of this study is to identify, analyse and classify interventions to improve adherence to reporting guidelines in order to obtain a wide picture of how the problem of enhancing the completeness of reporting of biomedical literature has been tackled so far. DESIGN: Scoping review. SEARCH STRATEGY: We searched the MEDLINE, EMBASE and Cochrane Library databases and conducted a grey literature search for (1) studies evaluating interventions to improve adherence to reporting guidelines in health research and (2) other types of references describing interventions that have been performed or suggested but never evaluated. The characteristics and effect of the evaluated interventions were analysed. Moreover, we explored the rationale of the interventions identified and determined the existing gaps in research on the evaluation of interventions to improve adherence to reporting guidelines. RESULTS: 109 references containing 31 interventions (11 evaluated) were included. These were grouped into five categories: (1) training on the use of reporting guidelines, (2) improving understanding, (3) encouraging adherence, (4) checking adherence and providing feedback, and (5) involvement of experts. Additionally, we identified lack of evaluated interventions (1) on training on the use of reporting guidelines and improving their understanding, (2) at early stages of research and (3) after the final acceptance of the manuscript. CONCLUSIONS: This scoping review identified a wide range of strategies to improve adherence to reporting guidelines that can be taken by different stakeholders. Additional research is needed to assess the effectiveness of many of these interventions.
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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 | 0,140 | 0,380 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».