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Enregistrement W3169237926 · doi:10.1136/bmjopen-2020-046117

Use of infographics as a health-related knowledge translation tool: protocol for a scoping review

2021· review· en· W3169237926 sur OpenAlexafffund
Esther Mc Sween-Cadieux, Catherine Chabot, Amandine Fillol, Trisha Saha, Christian Dagenais

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et CultureUniversité de Montréal
Mots-clésMedicineInfographicKnowledge translationProtocol (science)MEDLINEMedical educationAlternative medicineData scienceKnowledge managementData miningPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Efforts to bridge the know-do gap have paved the way for development of the field of knowledge translation (KT). KT aims to understand how evidence use can best be promoted and supported through different activities. For dissemination activities, infographics are gaining in popularity as a promising KT tool to reach multiple health research users (eg, health practitioners, patients and families, decision-makers). However, to our knowledge, no study has yet mapped the available evidence on this tool using a systematic method. This scoping review will explore the depth and breadth of evidence on infographics use and its effectiveness in improving research uptake (eg, raising awareness, influencing attitudes, increasing knowledge, informing practice and changing behaviour). METHODS AND ANALYSIS: , and further refined by the Joanna Briggs Institute (2020). The search will be conducted in MEDLINE, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, PsycINFO, Social Science Abstracts, Library and Information Science Abstracts, Education Resources Information Center, Cairn and Google Scholar. We will also search for relevant literature from the reference lists of the included publications. Two independent reviewers will select the studies. All study designs will be eligible for inclusion, with no date or publication status restrictions. The included studies will have evaluated infographics that disseminate health research evidence and target a non-scientific audience. A data extraction form will be developed and used to extract and chart the data, which will then be synthesised to present a descriptive summary of the results. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not required. To inform the research and KT communities, various dissemination activities will be developed, including user-friendly KT tools (eg, webinars, fact sheets and infographics), open-access publication and presentations at KT events and conferences.

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 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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,969
Tête enseignante GPT0,832
Écart entre enseignants0,137 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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