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Enregistrement W3209039807 · doi:10.1186/s13643-021-01834-y

Paper 3: Selecting rapid review methods for complex questions related to health policy and system issues

2021· article· en· W3209039807 sur OpenAlexaff
Michael G. Wilson, Sandy Oliver, G. J. Meléndez‐Torres, John N. Lavis, Kerry Waddell, Kelly Dickson

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesAlliance for Health Policy and Systems ResearchDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteWorld Health Organization
Mots-clésManagement scienceProcess (computing)StakeholderSystematic reviewSelection (genetic algorithm)Computer scienceGrey literatureData scienceConceptual frameworkMedicineProcess managementMEDLINEArtificial intelligenceSociologyPublic relationsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approaches for rapid reviews that focus on streamlining systematic review methods are not always suitable for exploring complex policy questions, as developing and testing theories to explain these complexities requires configuring diverse qualitative, quantitative, and mixed methods studies. Our objective was therefore to provide a guide to selecting approaches for rapidly (i.e., within days to months) addressing complex questions related to health policy and system issues.We provide a two-stage, transdisciplinary collaborative process to select a rapid review approach to address complex policy questions, which consists of scoping the breadth and depth of the literature and then selecting an optimal approach to synthesis. The first stage (scoping the literature) begins with a discussion with the stakeholders requesting evidence to identify and refine the question for the review, which is then used to conduct preliminary searches and conceptually map the documents identified. In the second stage (selection of an optimal approach), further stakeholder consultation is required to refine and tailor the question and approach to identifying relevant documents to include. The approach to synthesizing the included documents is then guided by the final question, the breadth and depth of the literature, and the time available and can include a static or evolving conceptual framework to code and analyze a range of evidence. For areas already covered extensively by existing systematic reviews, the focus can be on summarizing and integrating the review findings, resynthesizing the primary studies, or updating the search and reanalyzing one or more of the systematic reviews.The choice of approaches for conducting rapid reviews is intertwined with decisions about how to manage projects, the amount of work to be done, and the knowledge already available, and our guide offers support to help make these strategic decisions.

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)0,616
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,784
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6160,784
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,011
Bibliométrie0,0250,021
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0200,016
Science ouverte0,0090,016
Intégrité de la recherche0,0120,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,017

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 Opus0,695
Tête enseignante GPT0,745
Écart entre enseignants0,050 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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