Reporting guidelines for primary care research - what are the needs?
Notice bibliographique
Résumé
Context: There is increasing interest in increasing the reliability and transparency of published health research. Despite a plethora of reporting guidelines published in recent years, no specific guidance exists for the reporting of primary care research. Objective: To assess how often the reporting of primary care research is problematic for researchers and other end-users. Design: Online survey (Qualtrics), five-point Likert scales (Always – Never), open questions. Setting: International, interdisciplinary primary care research community in late 2018. Participants: 286 respondents (113 USA, 47 Australia, 14 UK, 12 the Netherlands). 153 family physicians, 158 with a doctoral degree, 204 researcher/investigators, 20 patients. Findings: 51 found research findings difficult to implement about half the time due to the reporting. Qualitative studies were most problematic (63 said reports were insufficient at least half the time). 56 said reports were insufficient for meta-analysis most of the time and applying research to clinical practice, policy and teaching was also a problem at times. Reports did not always outline the theory informing the research or patient involvement. Contextual information about patients, practitioners, and health systems were emphasised as important issues. Implication(s) for practice: These initial results demonstrate unmet needs that may be met by the development of primary care research reporting guidelines. Our international group is working to develop Consensus Reporting Items for Studies in Primary Care.
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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 | 0,667 | 0,878 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,037 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,024 |
| 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 ».