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Enregistrement W4390082832 · doi:10.1186/s12961-023-00958-y

A scoping review of the globally available tools for assessing health research partnership outcomes and impacts

2023· review· en· W4390082832 sur OpenAlexafffund
Kelly Mrklas, Jamie M. Boyd, Sumair Shergill, Sera Merali, Masood Khan, Cheryl Moser, Lorelli Nowell, Amelia Goertzen, Liam A. Swain, Lisa M. Pfadenhauer, Kathryn M. Sibley, Mathew Vis‐Dunbar, Michael D. Hill, Shelley Raffin‐Bouchal, Marcello Tonelli, Ian D. Graham

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensOttawa Public HealthOttawa HospitalUniversity of OttawaHotchkiss Brain InstituteOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationSt. Michael's HospitalAlberta HealthUniversity of ManitobaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCumming School of Medicine, University of Calgary
Mots-clésGeneral partnershipCINAHLHealth services researchMedicineSystematic reviewMEDLINEThematic analysisPublic healthMedical educationNursingPolitical scienceQualitative researchPsychological interventionSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health research partnership approaches have grown in popularity over the past decade, but the systematic evaluation of their outcomes and impacts has not kept equal pace. Identifying partnership assessment tools and key partnership characteristics is needed to advance partnerships, partnership measurement, and the assessment of their outcomes and impacts through systematic study. OBJECTIVE: To locate and identify globally available tools for assessing the outcomes and impacts of health research partnerships. METHODS: We searched four electronic databases (Ovid MEDLINE, Embase, CINAHL + , PsychINFO) with an a priori strategy from inception to June 2021, without limits. We screened studies independently and in duplicate, keeping only those involving a health research partnership and the development, use and/or assessment of tools to evaluate partnership outcomes and impacts. Reviewer disagreements were resolved by consensus. Study, tool and partnership characteristics, and emerging research questions, gaps and key recommendations were synthesized using descriptive statistics and thematic analysis. RESULTS: We screened 36 027 de-duplicated citations, reviewed 2784 papers in full text, and kept 166 studies and three companion reports. Most studies originated in North America and were published in English after 2015. Most of the 205 tools we identified were questionnaires and surveys targeting researchers, patients and public/community members. While tools were comprehensive and usable, most were designed for single use and lacked validity or reliability evidence. Challenges associated with the interchange and definition of terms (i.e., outcomes, impacts, tool type) were common and may obscure partnership measurement and comparison. Very few of the tools identified in this study overlapped with tools identified by other, similar reviews. Partnership tool development, refinement and evaluation, including tool measurement and optimization, are key areas for future tools-related research. CONCLUSION: This large scoping review identified numerous, single-use tools that require further development and testing to improve their psychometric and scientific qualities. The review also confirmed that the health partnership research domain and its measurement tools are still nascent and actively evolving. Dedicated efforts and resources are required to better understand health research partnerships, partnership optimization and partnership measurement and evaluation using valid, reliable and practical tools that meet partners' needs.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,229
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2290,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,988
Tête enseignante GPT0,849
Écart entre enseignants0,138 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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