Best practice guidance and reporting items for the development of scoping review protocols
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this article is to clearly describe how to develop a robust and detailed scoping review protocol, which is the first stage of the scoping review process. This paper provides detailed guidance and a checklist for prospective authors to ensure that their protocols adequately inform both the conduct of the ensuing review and their readership. INTRODUCTION: Scoping reviews are a common approach to evidence synthesis for researchers, clinicians, and policymakers across a variety of fields. Scoping reviews are not concerned with making analytical comparisons based on pooling results data from multiple primary sources of evidence, but rather on collating and describing the evidence and presenting the summation in a clearly illustrated format. Methods for undertaking and reporting scoping reviews continue to be refined. Some prospective reviewers may be uncertain how to plan, structure, and report scoping review protocols, as there is little or no specific guidance for scoping review protocols yet available. METHODS: This guidance was developed by members of the JBI Scoping Review Methodology Group based on previous experience and expertise in developing scoping review and evidence synthesis methodologies, protocols, and reviews, as well as through experiences working with and guiding authors to develop scoping review protocols. Elements of a comprehensive scoping review protocol are outlined and explained in detail. CONCLUSION: Knowledge users of evidence syntheses rely on clear and transparent reporting to understand and use the results of published work to drive evidence-based improvements within health care and beyond. It is hoped that readers will be able to use this guidance when developing protocols to assist them in planning future scoping reviews and to carry them out with a high degree of transparency.
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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 | 0,522 | 0,768 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,025 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,098 |
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 ».