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Enregistrement W3035611753 · doi:10.1186/s12874-020-01029-4

Improving design choices in Delphi studies in medicine: the case of an exemplary physician multi-round panel study with 100% response

2020· article· en· W3035611753 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNewfoundland and LabradorAchmea
Mots-clésDelphi methodDelphiOperations researchComputer sciencePsychologyMedical educationMedicineManagement scienceData scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A proper application of the Delphi technique is essential for obtaining valid research results. Medical researchers regularly use Delphi studies, but reports often lack detailed information on methodology and controlled feedback: in the medical literature, papers focusing on Delphi methodology issues are rare. Since the introduction of electronic surveys, details on response times remain scarce. We aim to bridge a number of gaps by providing a real world example covering methodological choices and response times in detail. METHODS: The objective of our e(lectronic)-Delphi study was to determine minimum standards for emergency departments (EDs) in the Netherlands. We opted for a two-part design with explicit decision rules. Part 1 focused on gathering and defining items; Part 2 addressed the main research question using an online survey tool. A two-person consensus rule was applied throughout: even after consensus on specific items was reached, panellists could reopen the discussion as long as at least two panellists argued similarly. Per round, the number of reminders sent and individual response times were noted. We also recorded the methodological considerations and evaluations made by the research team prior to as well as during the study. RESULTS: The study was performed in eight rounds and an additional confirmation round. Response rates were 100% in all rounds, resulting in 100% consensus in Part 1 and 96% consensus in Part 2. Our decision rules proved to be stable and easily applicable. Items with negative advice required more rounds before consensus was reached. Response delays were mostly due to late starts, but once panellists started, they nearly always finished the questionnaire on the same day. Reminders often yielded rapid responses. Intra-individual differences in response time were large, but quick responders remained quick. CONCLUSIONS: We advise those considering Delphi study to follow the CREDES guideline, consider a two-part design, invest in personal commitment of the panellists, set clear decision rules, use a consistent lay-out and send out your reminders early. Adopting this overall approach may assist researchers in future Delphi studies and may help to improve the quality of Delphi designs in terms of improved rigor and higher response rates.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,214
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,356
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2140,356
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,914
Tête enseignante GPT0,690
Écart entre enseignants0,225 · 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