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Enregistrement W4390707095 · doi:10.1111/jgs.18737

How to conduct an annual literature update for top articles relevant to clinical practice in geriatrics: A scoping review

2024· review· en· W4390707095 sur OpenAlexaff
Janice Lee, Elizabeth Uleryk, Savithiri Ratnapalan

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)GeriatricsMedicineRelevance (law)MEDLINECritical appraisalSelection (genetic algorithm)BibliometricsMedical educationSystematic reviewAlternative medicineLibrary scienceComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical educators in geriatrics are often tasked with presenting a literature update at annual conferences and scientific meetings, which is a highly regarded continuing medical education (CME) activity. Preparation of an annual literature update cannot rely on bibliometric analysis due to time lag and poor correlation between bibliometrics and expert opinion on clinical relevance. The methodology of how top research articles of the year are selected and presented is not often reported. METHODS: We conducted a scoping review for published reports of a curated selection of recent articles critically appraised for high impact to clinical practice in general geriatrics, published from 2010 to 2022. RESULTS: Six annual literature updates were included for study. Three updates detailed their article sources, ranging from a survey of clinicians, consulting seven individual journals, searching up to four bibliographic databases, scanning social media outlets, and reviewing previous literature updates. One update reported a detailed method of article selection and consensus development. Critical appraisal of articles followed a structured reporting of clinical context, methods, results, and a statement of clinical implication or bottom line. Three of the six updates' results were disseminated in an annual conference update and did not evaluate learning outcomes of the audience. We mapped the results on a four-step framework of article search, selection, critical appraisal, and dissemination of knowledge. CONCLUSIONS: Educators in geriatrics consult numerous article sources spanning multiple journals, databases, social media, and peer suggestions to create an annual literature update. The methodology of article search and selection is inconsistently described. In this exciting area of CME, we encourage educators to develop a framework for conducting annual literature updates in geriatrics and expand its scholarship.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,414
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,641
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4140,641
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,013
Bibliométrie0,1020,049
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0290,040
Science ouverte0,0080,016
Intégrité de la recherche0,0140,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,008

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,616
Écart entre enseignants0,365 · 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

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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