Identifying important questions for Cochrane systematic reviews in Eyes and Vision: Report of a priority setting exercise
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Systematic reviews are important to inform decision-making for evidence-based health care and patient choice. Deciding which reviews should be prioritized is a key issue for decision-makers and researchers. Cochrane Eyes and Vision conducted a priority setting exercise for systematic reviews in eye health care. Methods: We established a steering group including practitioners, patient organizations, and researchers. To identify potential systematic review questions, we searched global policy reports, research prioritization exercises, guidelines, systematic review databases, and the Cochrane Library (CENTRAL). We grouped questions into separate condition lists and conducted a two-round online modified Delphi survey, including a ranking request. Participants in the survey were recruited through social media and the networks of the steering group. Results: In Round 1, 343 people ranked one or more of the condition lists. Participants were eye care practitioners (69%), researchers (37%), patients or carers (24%), research providers/funders (5%), or noneye health care practitioners (4%) and from all World Health Organization regions. Two hundred twenty-six people expressed interest in completing Round 2 and 160 of these (71%) completed the Round 2 survey. Reviews on cataract and refractive error, reviews relevant to children, and reviews on rehabilitation were considered to have an important impact on the magnitude of disease and equity. Narrative comments emphasized the need for reviews on access to eye health care, particularly for underserved groups, including people with intellectual disabilities. Conclusion: A global group of stakeholders prioritized questions on the effective and equitable delivery of services for eye health care. When considering the impact of systematic reviews in terms of reducing the burden of eye conditions, equity is clearly an important criterion to consider in priority-setting exercises.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,465 | 0,550 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».