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Enregistrement W4210729650 · doi:10.11124/jbies-21-00242

Best practice guidance and reporting items for the development of scoping review protocols

2022· article· en· W4210729650 sur OpenAlexaff
Micah D.J. Peters, Christina Godfrey, Patricia McInerney, Hanan Khalil, Palle Larsen, Casey Marnie, Danielle Pollock, Andrea C. Tricco, Zachary Munn

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBest practiceComputer scienceData sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,522
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,768
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5220,768
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,018
Bibliométrie0,0340,046
Études des sciences et des technologies0,0090,012
Communication savante0,0250,021
Science ouverte0,0150,022
Intégrité de la recherche0,0280,035
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,098

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.

Tête enseignante Opus0,749
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
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

Citations1 292
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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