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Enregistrement W4311416712 · doi:10.1136/bmjopen-2022-062981

Supporting patient and public partners in writing lay summaries of scientific evidence in healthcare: a scoping review protocol

2022· review· en· W4311416712 sur OpenAlexafffund
Sareh Zarshenas, JoAnne Mosel, Adora Chui, Samantha Seaton, Hardeep Singh, Sandra Moroz, Tayaba Khan, Heather Colquhoun

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésGrey literatureMedicineContext (archaeology)Public relationsProtocol (science)Public healthKnowledge translationHealth careData extractionTarget audienceMedical educationMEDLINENursingAlternative medicineKnowledge managementPolitical scienceComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite growing interest among patient and public partners to engage in writing lay summaries, evidence is scarce regarding the availability of resources to support them. This protocol describes the process of conducting a scoping review to: (1) summarise the source, criteria and characteristics, content, format, intended target audience, patient and public involvement in preparing guidance and development processes in the available guidance for writing lay summaries; (2) contextualise the available guidance to the needs/preferences of patient and public partners and (3) create a patient and public partner-informed output to support their engagement in writing lay summaries. METHOD AND ANALYSIS: A scoping review with an integrated knowledge translation approach will be used to ensure the collaboration between patient/public partners and researchers in all steps of the review. To meet objective 1, the English language evidence within a healthcare context that provides guidance for writing lay summaries will be searched in peer-reviewed publications and grey literature. All screening and extraction steps will be performed independently by two reviewers. Extracted data will be organised by adapting the European Union's principles for summaries of clinical trials for laypersons. For objectives 2 and 3, a consultation exercise will be held with patient and public partners to review and contextualise the findings from objective 1. A directed content analysis will be used to organise the data to the needs of the public audience. Output development will follow based on the results. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval will be obtained for the consultation exercise. Our target audience will be stakeholders who engage or are interested in writing lay summaries. Our dissemination products will include a manuscript, a lay summary and an output to support patient and public partners with writing lay summaries. Findings will be published in a peer-reviewed journal and presented at relevant conferences. OPEN SCIENCE FRAMEWORK REGISTRATION: osf.io/2dvfg.

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)0,247
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,215
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2470,215
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0140,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,030

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 Opus0,791
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,112 · 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
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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