Notice bibliographique
Résumé
The use of the Delphi technique is prevalent across health sciences research, and it is used to identify priorities, reach consensus on issues of importance and establish clinical guidelines. Thus, as a form of expert opinion research, it can address fundamental questions present in healthcare. However, there is little guidance on how to conduct them, resulting in heterogenous Delphi studies and methodological confusion. Therefore, the purpose of this review is to introduce the use of the Delphi method, assess the application of the Delphi technique within health sciences research, discuss areas of methodological uncertainty and propose recommendations. Advantages of the use of Delphi include anonymity, controlled feedback, flexibility for the choice of statistical analysis, and the ability to gather participants from geographically diverse areas. Areas of methodological uncertainty worthy of further discussion broadly include experts and data management. For experts, the definition and number of participants remain issues of contention, while there are ongoing difficulties with expert selection and retention. For data management, there are issues with data collection, defining consensus and methods of data analysis, such as percent agreement, central tendency, measures of dispersion, and inferential statistics. Overall, the use of Delphi addresses important issues present in health sciences research, but methodological issues remain. It is likely that the aggregation of future Delphi studies will eventually pave the way for more comprehensive reporting guidelines and subsequent methodological clarity.
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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 | 0,049 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».