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Enregistrement W4306158116 · doi:10.1177/00084174221123721

Rapid Reviews to Support Practice: A Guide for Professional Organization Practice Networks

2022· article· en· W4306158116 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Megan MacPherson, Rosalie H. Wang, Emma Smith, Gobika Sithamparanathan, Cara A. Sadiq, Anna RH Braunizer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewProcess (computing)Clinical PracticeEvidence-based practiceOccupational therapyHealth careMechanism (biology)Management scienceKnowledge managementPsychologyMEDLINEMedicineMedical educationAlternative medicineComputer scienceNursingPolitical scienceEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Occupational Therapists, among other healthcare decision makers, often need to make decisions within limited timeframes and cannot wait for the completion of large rigorous systematic reviews and meta-analyses. Rapid reviews are one method to increase the integration of research evidence into clinical decision making. Rapid reviews streamline the systematic review process to allow for the timely synthesis of evidence; however, there does not exist a single agreed upon guide for the methodology and reporting of rapid reviews. Purpose. This paper proposes a rapid review methodology that is customized to a professional organization practice which can feasibly be used by practice networks such as those of the Canadian Association for Occupational Therapy to conduct reviews. Implications. Practice networks provide a sustainable mechanism to integrate research evidence and foster communication amongst practitioners. This guide for conducting and reporting rapid reviews can be used across Occupational Therapy practice networks and similar groups to support the consistent and timely synthesis of evidence necessary to improve evidence-informed clinical decision making.

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)0,441
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,650
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4410,650
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,009
Bibliométrie0,0370,041
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0230,022
Science ouverte0,0150,019
Intégrité de la recherche0,0170,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,060

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,258 · 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
DomaineMéthodes
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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