Social Prescribing Outcomes for Trials (SPOT): Protocol for a modified Delphi study on core outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This is a study protocol to co-create with knowledge users a core outcome set focused on middle-aged and older adults (40 years+) for use in social prescribing research. METHODS: We will follow the Core Outcome Measures in Effectiveness Trials (COMET) guide and use modified Delphi methods, including collating outcomes reported in social prescribing publications, online surveys, and discussion with our team to finalize the core outcome set. We intentionally center this work on people who deliver and receive social prescribing and include methods to evaluate collaboration. Our three-part process includes: (1) identifying published systematic reviews on social prescribing for adults to extract reported outcomes; and (2) up to three rounds of online surveys to rate the importance of outcomes for social prescribing. For this part, we will invite people (n = 240) who represent the population experienced in social prescribing, including researchers, members of social prescribing organizations, and people who receive social prescribing and their caregivers. Finally, we will (3) convene a virtual team meeting to discuss and rank the findings and finalize the core outcome set and our knowledge mobilization plan. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first study designed to use a modified Delphi method to co-create core outcomes for social prescribing. Development of a core outcome set contributes to improved knowledge synthesis via consistency in measures and terminology. We aim to develop guidance for future research, and specifically on the use of core outcomes for social prescribing at the person/patient, provider, program, and societal-level.
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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 | 0,254 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,111 | 0,030 |
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.
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 ».