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Enregistrement W3214219534 · doi:10.1186/s12874-021-01445-0

Appraising clinical applicability of studies: mapping and synthesis of current frameworks, and proposal of the FrACAS framework and VICORT checklist

2021· article· en· W3214219534 sur OpenAlexafffund
Quôc Dinh Nguyên, Erica M. Moodie, Philippe Desmarais, Robert Goulden, Marie‐France Forget, Eric Peters, Sahar Saeed, Mark R. Keezer, Christina Wolfson

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésComputer scienceScope (computer science)ChecklistManagement scienceBrainstormingOriginalityRelevance (law)Data sciencePerspective (graphical)Process (computing)Conceptual frameworkKnowledge managementProcess managementPsychologyArtificial intelligenceCreativityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Not all research findings are translated to clinical practice. Reasons for lack of applicability are varied, and multiple frameworks and criteria exist to appraise the general applicability of epidemiological and clinical research. In this two-part study, we identify, map, and synthesize frameworks and criteria; we develop a framework to assist clinicians to appraise applicability specifically from a clinical perspective. METHODS: We conducted a literature search in PubMed and Embase to identify frameworks appraising applicability of study results. Conceptual thematic analysis was used to synthesize frameworks and criteria. We carried out a framework development process integrating contemporary debates in epidemiology, findings from the literature search and synthesis, iterative pilot-testing, and brainstorming and consensus discussions to propose a concise framework to appraise clinical applicability. RESULTS: Of the 4622 references retrieved, we identified 26 unique frameworks featuring 21 criteria. Frameworks and criteria varied by scope and level of aggregation of the evidence appraised, target user, and specific area of applicability (internal validity, clinical applicability, external validity, and system applicability). Our proposed Framework Appraising the Clinical Applicability of Studies (FrACAS) classifies studies in three domains (research, practice informing, and practice changing) by examining six criteria sequentially: Validity, Indication-informativeness, Clinical relevance, Originality, Risk-benefit comprehensiveness, and Transposability (VICORT checklist). CONCLUSIONS: Existing frameworks to applicability vary by scope, target user, and area of applicability. We introduce FrACAS to specifically assess applicability from a clinical perspective. Our framework can be used as a tool for the design, appraisal, and interpretation of epidemiological and clinical studies.

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)0,511
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,924
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5110,924
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,963
Tête enseignante GPT0,750
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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