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Enregistrement W3000579834 · doi:10.1186/s13643-019-1258-3

Essential items for reporting of scaling studies of health interventions (SUCCEED): protocol for a systematic review and Delphi process

2020· review· en· W3000579834 sur OpenAlexafffund
Amédé Gogovor, Hervé Tchala Vignon Zomahoun, Ali Ben Charif, Robert K. D. McLean, David Moher, Andrew Milat, Luke Wolfenden, Karina Prévost, Emmanuelle Aubin, Paula A. Rochon, Giraud Ekanmian, Jasmine Sawadogo, Nathalie Rhéault, France Légaré

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensFirst Nations of Quebec and Labrador Health and Social Services CommissionWomen's College HospitalUniversity of TorontoCanadian Patient Safety InstituteOttawa HospitalInternational Development Research CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePsycINFODelphi methodCINAHLProtocol (science)ChecklistSystematic reviewMEDLINEMedical educationCochrane LibraryDelphiPsychological interventionAlternative medicineNursingPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The lack of a reporting guideline for scaling of evidence-based practices (EBPs) studies has prompted the registration of the Standards for reporting studies assessing the impact of scaling strategies of EBPs (SUCCEED) with EQUATOR Network. The development of SUCCEED will be guided by the following main steps recommended for developing health research reporting guidelines. METHODS: Executive Committee. We established a committee composed of members of the core research team and of an advisory group. Systematic review. The protocol was registered with the Open Science Framework on 29 November 2019 (https://osf.io/vcwfx/). We will include reporting guidelines or other reports that may include items relevant to studies assessing the impact of scaling strategies. We will search the following electronic databases: EMBASE, PsycINFO, Cochrane Library, CINAHL, Web of Science, from inception. In addition, we will systematically search websites of EQUATOR and other relevant organizations. Experts in the field of reporting guidelines will also be contacted. Study selection and data extraction will be conducted independently by two reviewers. A narrative analysis will be conducted to compile a list of items for the Delphi exercise. CONSENSUS PROCESS: We will invite panelists with expertise in: development of relevant reporting guidelines, methodologists, content experts, patient/member of the public, implementers, journal editors, and funders. We anticipated that three rounds of web-based Delphi consensus will be needed for an acceptable degree of agreement. We will use a 9-point scale (1 = extremely irrelevant to 9 = extremely relevant). Participants' response will be categorized as irrelevant (1-3), equivocal (4-6) and relevant (7-9). For each item, the consensus is reached if at least 80% of the participants' votes fall within the same category. The list of items from the final round will be discussed at face-to-face consensus meeting. Guideline validation. Participants will be authors of scaling studies. We will collect quantitative (questionnaire) and qualitative (semi-structured interview) data. Descriptive analyses will be conducted on quantitative data and constant comparative techniques on qualitative data. DISCUSSION: Essential items for reporting scaling studies will contribute to better reporting of scaling studies and facilitate the transparency and scaling of evidence-based health interventions.

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)0,384
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,402
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3840,402
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,014
Bibliométrie0,0180,018
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,019

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 Opus0,647
Tête enseignante GPT0,681
Écart entre enseignants0,034 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomainePrésentation des résultats
GenreProtocole

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

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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