Application of the Life Grid in Oral Health Research: A Scoping Review.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The life grid is a retrospective interview-based tool used to enhance recall of past events. This scoping review examines the use of the life grid in oral health research and its applications. METHODS: Using the Joanna Briggs Institute framework, Medline (Ovid), CINAHL, PsycInfo, ERIC, MedEdPortal, Web of Science Core Collection, ProQuest, and Google Scholar were searched with "life grid" and "oral" as initial keywords. Then, two reviewers screened the records independently. Studies published until April 21, 2022, were added, regardless of language. Data were summarised narratively and in a comprehensive table focused on seven main areas. RESULTS: A total of 22 studies were included from 724 initially identified records. The life grid was used in different forms, in various qualitative, longitudinal, and cross-sectional studies with participants of different ages. Eight studies used the life grid at the beginning of the interview, four during the process, and one at the end. The ability to reduce recall bias, increase data reliability, establish rapport with participants, and ensure information accuracy were among the most commonly cited benefits of using the life grid in oral health research, particularly in oral cancer research. CONCLUSIONS: The life grid is a flexible tool used in a variety of structures and applications in oral health research. Positive impacts have been reported by both researchers and participants. This review highlights the potential of the life grid as a data collection and interview tool in oral health research and dental education.
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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 | 0,081 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».