Data Analysis and Presentation in Integrative Reviews: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Integrative reviews are invaluable for synthesizing literature to guide practice. This review examined the nature and range of data analysis approaches and the methods used for data presentation in integrative reviews. We reviewed 151 integrative reviews published from January to December 2019 in nursing journals listed in Journal Citation Report 2020. Summary tables were used for data extraction and researcher-developed questions-based process for synthesis. Data analysis and synthesis methods were categorized as non-specific, inductive, deductive, and framework-based. Majority of reviews did not explicitly delineate data analysis and synthesis methods (n = 67) or used inductive methods (n = 55). Limited reviews used deductive (n = 13) and framework-based methods (n = 13). Most of the reviews used narrative descriptions for presentations of findings, but some reviews also used innovative tables, concept maps, frameworks, and word clouds to enhance data presentation. The findings provide a comprehensive overview of the diversity of methods for data analysis and presentation in integrative reviews.
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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 | 0,207 | 0,460 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».