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Enregistrement W4241492746 · doi:10.21203/rs.3.rs-16959/v4

A methodological review protocol of the use of Bayesian factor analysis in primary care research

2020· review· en· W4241492746 sur OpenAlex
Hao Zhang, Tibor Schuster

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésProtocol (science)Bayesian probabilityFactor (programming language)Primary careComputer scienceData scienceMedicineArtificial intelligenceAlternative medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background : The development of questionnaires for primary care practice and research is of increasing interest in the literature. In settings where valuable prior knowledge or preliminary data is available, Bayesian factor analysis can be used to incorporate such information when conducting questionnaire construct validation. This protocol outlines a methodological review that will summarize evidence on the current use of Bayesian factor analysis in the primary care literature. Methods : A comprehensive search strategy has been developed and will be used to identify relevant literature (research studies in primary care) indexed in Medline, Scopus, EMBASE, CINAHL and Cochrane Library. The search strategy includes terms and synonyms for Bayesian factor analysis and primary care. The reference lists of relevant articles being identified will be screened to find further relevant studies. At least two reviewers will independently extract data and resolve discrepancies through consensus. Descriptive analyses will summarize the use and reporting of Bayesian factor analysis approaches for validating questionnaires applicable to primary care. Discussion: This methodological review will provide a comprehensive overview of the current use and reporting of Bayesian factor analysis in primary care and will provide recommendations for its proper future use.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetmedium
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,015
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,902
Tête enseignante GPT0,732
Écart entre enseignants0,170 · 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