Key items for reports of primary care research: an international Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Reporting guidelines can improve dissemination and application of findings and help avoid research waste. Recent studies reveal opportunities to improve primary care (PC) reporting. Despite increasing numbers of guidelines, none exists for PC research. This study aims to prioritise candidate reporting items to inform a reporting guideline for PC research. DESIGN: Delphi study conducted by the Consensus Reporting Items for Studies in Primary Care (CRISP) Working Group. SETTING: International online survey. PARTICIPANTS: Interdisciplinary PC researchers and research users. MAIN OUTCOME MEASURES: We drew potential reporting items from literature review and a series of international, interdisciplinary surveys. Using an anonymous, online survey, we asked participants to vote on and whether each candidate item should be included, required or recommended in a PC research reporting guideline. Items advanced to the next Delphi round if they received>50% votes to include. Analysis used descriptive statistics plus synthesis of free-text responses. RESULTS: 98/116 respondents completed round 1 (84% response rate) and 89/98 completed round 2 (91%). Respondents included a variety of healthcare professions, research roles, levels of experience and all five world regions. Round 1 presented 29 potential items, and 25 moved into round 2 after rewording and combining items and adding 2 new items. A majority of round 2 respondents voted to include 23 items (90%-100% for 11 items, 80%-89% for 3 items, 70%-79% for 3 items, 60%-69% for 3 items and 50%-59% for 3 items). CONCLUSION: Our Delphi study identified items to guide the reporting of PC research that has broad endorsement from the community of producers and users of PC research. We will now use these results to inform the final development of the CRISP guidance for reporting PC research.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,223 | 0,294 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».