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Enregistrement W4296025751 · doi:10.11124/jbies-22-00055

Identifying candidate quality indicators of tools that support the practice of knowledge translation: a scoping review protocol

2022· review· en· W4296025751 sur OpenAlexafffund
Aunima R. Bhuiya, Julie Makarski, Leigh Hayden, Laure Perrier, Sarah Munce, Iveta Lewis, Ian D. Graham, Jayna Holroyd‐Leduc, Sharon E. Straus, Henry T. Stelfox, Lisa Strifler, Cynthia Lokker, Linda Li, Fok‐Han Leung, Maureen Dobbins, Lisa M. Puchalski Ritchie, Janet E. Squires, Valeria E. Rac, Christine Fahim, Monika Kastner

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaToronto General HospitalMcMaster UniversityImpactAlberta Health ServicesOntario Council of University LibrariesSt. Michael's HospitalUniversity of CalgaryUniversity Health NetworkOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of TorontoSheridan CollegeNorth York General HospitalTed Rogers Centre for Heart ResearchPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésKnowledge translationQuality (philosophy)Computer scienceProtocol (science)Translation (biology)Data scienceKnowledge managementMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this scoping review is to identify and characterize relevant knowledge translation methods tools (those that provide guidance for optimized knowledge translation practice) to uncover candidate quality indicators to inform a future quality assessment tool for knowledge translation strategies. INTRODUCTION: Knowledge translation strategies (defined as including knowledge translation interventions, tools, and products) target various knowledge users, including patients, clinicians, researchers, and policy-makers. The development and use of strategies that support knowledge translation practice have been rapidly increasing, making it difficult for knowledge users to decide which to use. There is limited evidence-based guidance or measures to help assess the overall quality of knowledge translation strategies. INCLUSION CRITERIA: Empirical and non-empirical documents will be considered if they explicitly describe a knowledge translation methods tool and its development, evaluation or validation, methodological strengths or limitations, and/or use over time. The review will consider a knowledge translation methods tool if it falls within at least one knowledge translation domain (ie, implementation, dissemination, sustainability, scalability, integrated knowledge translation) in the health field. METHODS: We will conduct a systematic search of relevant electronic databases and gray literature. The search strategy will be developed iteratively by an experienced medical information specialist and peer-reviewed with the PRESS checklist. The search will be limited to English-only documents published from 2005 onward. Documents will be independently screened, selected, and extracted by 2 researchers. Data will be analyzed and summarized descriptively, including the characteristics of the included documents, knowledge translation methods tools, and candidate quality indicators. SCOPING REVIEW REGISTRATION: Open Science Framework ( https://osf.io/chxvq ).

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

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
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
grokaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquemedium
opusaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquemedium
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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,751
Tête enseignante GPT0,725
Écart entre enseignants0,026 · 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

Étiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Revue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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