Evidence on reporting guidelines for surgical technique in clinical disciplines: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The reporting of surgical techniques is of mixed quality, with most at a very minimal level. Reporting guidelines that could be applied to guide surgical technique reporting vary in methodology for development, discipline coverage, dimension coverage and detail requested. However, a scoping review that could indicate the gaps and efforts needed in surgical technique reporting guidelines is lacking and warranted. This study aims to design a methodological rigour protocol to guide the development of a scoping review of surgical technique reporting guidelines. METHODS: This protocol is designed following the 2020 manual proposed by the Joanna Briggs Institute. To further ensure the soundness of the protocol, we also included multidisciplinary professionals (including methodologists, clinicians, and journal editors) to refine the protocol. DISCUSSION: Seven key steps for developing the scoping review are identified and presented in detail, including (I) identifying the research questions; (II) inclusion criteria; (III) search strategy; (IV) source of evidence selection; (V) data extraction; (VI) analysis of the evidence; and (VII) presentation of the results. Guided by this protocol, the subsequent scoping review will inform us the overview of surgical technique reporting guidelines and precisely guide our direction and next steps in improving surgical technique reporting guidelines. TRIAL REGISTRATION: This protocol is not registered as the PROSPERO database only accepts registration of systematic review protocols while does not accept registration of scoping review protocols.
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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 | 0,290 | 0,299 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,027 |
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 ».